【摘 要】
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目前边坡实时自动化监测技术已得到较为广泛的应用，但在复杂条件下监测精度有所下降，获取的数据存在不同程度误差。以某边坡为例，运用北斗全球导航卫星系统（GNSS）实现自动化采集边坡实时监测数据，采用莱茵达准则识别监测数据序列中的异常值以剔除粗大误差，同时使用插值算法对缺失数据进行填补；构建GM（1,1）灰色模型对边坡变形监测数据进行处理及预测，以判断该边坡监测点的变形发展趋势及安全状态。工程应用表明，
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目前边坡实时自动化监测技术已得到较为广泛的应用，但在复杂条件下监测精度有所下降，获取的数据存在不同程度误差。以某边坡为例，运用北斗全球导航卫星系统（GNSS）实现自动化采集边坡实时监测数据，采用莱茵达准则识别监测数据序列中的异常值以剔除粗大误差，同时使用插值算法对缺失数据进行填补；构建GM（1,1）灰色模型对边坡变形监测数据进行处理及预测，以判断该边坡监测点的变形发展趋势及安全状态。工程应用表明，该方法的数据处理结果较为理想，可以有效区分异常值与正常值；模型对原数据的拟合程度较好，预测结果较为可信。
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