电磁波导线测量自动化系统初探

对电磁波导线控制测量从野外数据采集到内业平差计算的自动化进行了分析、研究,并对开发的软件作了介绍,最后通过实例加以验证、说明。     

灰关联与混合模型相结合在大坝变形中的应用

在大坝变形监测分析中采用灰关联分析法与混合模型相结合的方法,利用有限元法与实测值进行优化拟合而建立模型,从混合模型的分析结果可以看出,大坝时效位移虽有增加,但增加量在逐年减小.因此,水平位移的变化规律总体上正常.     

地铁高精度GPS控制网及其起算点兼容性分析

针对布设的地铁GPS复测控制网,讨论了起算点与地铁控制网不兼容性对精度的影响和筛选方法,给出了单位权方差假设检验法的算法,实例表明该方法有效.     

80C552单片机在油罐参数检测自动化方面的应用

GZJ型油罐参数自动检测装置的工作原理,系统软、硬件结构及功能。是一种油罐原油参数自动检测的新方法。     

几种高程异常模型的分析

高程异常模型主要有3种：二次曲面模型、拟合推估模型及BP神经网络模型。要建立确切的数学模型，建模的数据诊断是极为重要的，必须把含有异常值（粗差）的数据剔除出模型，以确保模型效果，根据实际工程应用的结果，3种模型具有各自的特点和适用性，若测区各点的高程异常，满足变化较小且各方面的变化率基本呈线性特点，则采用二次模型与拟合推估模型可以获得较高的精度，对小区域范围且地形较平坦地区有极好的应用价值，当测区内有足够数量，位置恰当，能总体反映测区高程异常且精度能满足要求的建模点时，即使测区高程异常分布较复杂，利用BP神经网络模型仍可以获得相当 高的精度。     

地铁隧道施工变形预测研究综述

在分析总结盾构隧道施工地层变形预测方法的基础上,把变形预测方法分为理论计算法和实测数据分析法两大类,并对各种方法进行了分析,指出其不足之处.认为如何充分利用实测沉降数据和先验信息进一步完善理论模型,以及采用动态数据模型、模糊智能方法预测后续沉降的大小和规律是地铁隧道施工中需进一步研究的内容.     

基于免疫原理的RBF神经网络模型在汽轮机排汽焓计算中的应用

根据汽轮机末级排汽焓与其影响因素之间的映射关系，提出了一种基于免疫原理的RBF神经网络模型来计算汽轮机的排汽焓。计算结果表明，该模型收敛速度快，运算简便，预测精度较高，具有一定的工程应用价值。     

时变参数灰色模型在隧道地表沉降中的应用

结合地下隧道施工的特点,在常规灰色模型的基础上采用多项式拟合a(t)和b(t),进一步体现了预测模型的时空变化特性。模型应用于隧道施工中的地表沉降预测,得到了较好的效果。