大坝变形自动化监测系统的应用测试

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从多年大坝监测的历史经验看,坝体监测是一项长期的监测任务,在爆发特大洪灾、地震等突发事件时需要及时掌握坝体在平面位移和沉降几何变形量的变化情况,为上层决策提供重要的参考依据。为了保障大坝安全、稳定、长期运行,建立了一套自动化监测系统。但大坝附近环境较为复杂,往往存在较大的多路径效应,影响自动化监测系统的监测精度和结果。为了验证该系统在大坝环境下对大坝变形监测的有效性,在新安江水电站进行了多路径效应的环境应用测试。测试结果表明,本系统可以在大坝环境中有效应用,但受多路经效应影响较大,为进一步提高监测精
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地铁沉降是一个非线性的复杂过程,基于经验模态分解(EMD)和BP神经网络预测模型,建立了一种可供地铁沉降监测预测的EMD-BP神经网络预测模型。新建模型首先利用经验模态分解法对原始观测数据序列进行预处理,形成本征模态分量IMF,再根据每个IMF的变化特征,研究选择合适的参数构造BP神经网络,计算预测对应IMF,最后进行重构获得地铁沉降的预测结果。实验分析结果表明,EMD-BP神经网络模型预测精度和
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研究提出了一种集成不变特征和纹理特征的遥感影像变化检测方法:一方面通过实验选取适合遥感影像变化检测的纹理特征,建立特征的计算模型从而进行变化检测;另一方面利用SIFT、Harris、Forstner、算子提取不变特征点,同时利用Canny、Sobel算子提取不变特征线,并从特征线上抽取不变特征点,通过Kd-树算法对不变特征点进行匹配并提纯,获得高精度的匹配点对,并通过统计图斑内落入的匹配点对进行变
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