【摘 要】
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滑坡是世界上最主要的地质灾害类型之一。滑坡的监测和防治仍是当前国内外学者研究的重点,尤其是滑坡变形的预测和预报。卡尔曼滤波已广泛应用于滑坡变形监测数据处理中,且自适应卡尔曼滤波已经很好地解决了传统卡尔曼滤波发散的问题。但在分析降雨型滑坡变形的过程中,降雨(地下水位)对滑坡体的影响不容忽视。因此,引入降雨量因子,提出顾及降雨量因子的自适应卡尔曼滤波模型,并通过实际案例进行对比分析研究,证实其更能真实
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滑坡是世界上最主要的地质灾害类型之一。滑坡的监测和防治仍是当前国内外学者研究的重点,尤其是滑坡变形的预测和预报。卡尔曼滤波已广泛应用于滑坡变形监测数据处理中,且自适应卡尔曼滤波已经很好地解决了传统卡尔曼滤波发散的问题。但在分析降雨型滑坡变形的过程中,降雨(地下水位)对滑坡体的影响不容忽视。因此,引入降雨量因子,提出顾及降雨量因子的自适应卡尔曼滤波模型,并通过实际案例进行对比分析研究,证实其更能真实地反映降雨型滑坡的变化规律,短期预测数据更加准确。顾及降雨量因子的自适应卡尔曼滤波模型在降雨型滑坡变形短
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