【摘 要】
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位移作为地下水位、雨量、地声等影响因素综合作用的结果,是滑坡体滑动的直接表现。本文提出了Kalman滤波数据融合技术,建立了基于位移参数的Kalman滤波数据融合预测模型,利
【机 构】
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中南大学地球科学与信息物理学院,中南大学资源勘查与环境地质研究院
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位移作为地下水位、雨量、地声等影响因素综合作用的结果,是滑坡体滑动的直接表现。本文提出了Kalman滤波数据融合技术,建立了基于位移参数的Kalman滤波数据融合预测模型,利用Kalman滤波方法对多个位移监测数据进行滤波融合处理,对滑坡体的稳定状态和变化趋势做出更准确的预测。并将该技术应用于京港澳高速公路某滑坡体的变形分析与预测,对该滑坡体的四个位移传感器数据进行了Kalman滤波分析,结果表明,融合后的位移量估计精度更高,融合后的滤波数据更能准确地反映滑坡体的整体变形趋势,为滑坡后期施工及处治提供依据
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