小波神经网络在矿山变形监测分析中的应用

为了减少矿区塌陷的发生,利用GPS对矿山地表岩移进行了监测分析。为了提高岩移观测数据的预测精度和可靠性,文中采用小波神经网络方法对监测数据进行训练、预测,成功预测出了未来一期的地表移动变化。结果表明,小波神经网络具有良好的函数逼近能力,能够反映出要素之间的非线性关系,预测数据可靠。     

人工回填土松散地基的处理

根据工程概况，确定了采用注浆法对地基进行加固处理，详细介绍了地基加固的具体方案及施工情况，并对注浆施工效集作了评价，说明了注浆法加固地基值得推广应用。     

谱估计在GPS坐标时间序列分析中的应用

谱估计是一类重要的频谱分析方法。通过分析几种谱估计函数,利用仿真信号结果,选择最佳的估计函数。利用选择出的功率谱函数和小波谱函数对GPS坐标时间序列进行了分析,探索了时间序列信号里面存在的周期信息;分析了信号各个方向之间存在的差异;利用小波熵对时间序列信号里面的复杂成分进行了探测。     

采空区上方建筑物变形规律分析研究

主要对采空区上方门楼建筑物进行安全性监测,利用0.5″全站仪和数字水准仪对所布设的监测点获取平面和高程数据,对建筑物进行了详细的变形分析,通过结论可以预测出建筑物变形趋于稳定。     

基于智慧校园《建筑工程测量》课程教改方案设计

智慧校园在云计算、物联网、大数据等新一代信息技术的支持下迅速发展,为校园网络全覆盖、信息化教学、线上线下互动提供了强大的教学平台。测绘与地理信息技术为智慧校园的建设提供基础建设数据和数据分析。文章主要依托智慧校园建设对《建筑工程测量》课程进行教学改革方案设计,采用云计算、大数据、人工智能等先进技术,为智慧校园的建设提供有效的数据,为学生走向就业岗位提供理论实践一体化的校内实训学习环境。     

全站仪十字线坐标放样及精度分析

随着全站仪在工程施工放样中的广泛应用,它的优越性得到了测量工作者的普遍认同,取代了经纬仪加钢尺的传统模式,提高了施工放样精度,缩短了放样时间,节省了人力、物力,为缩短工程施工期取得了时间。本文主要利用索佳0.5s全站仪对井筒十字线进行放样,并且分析放样精度。     

SPSS软件在矿井井架沉降分析中的应用

煤矿在正常运营过程中,为了保证提升机和井架周围工业广场地表的安全,对矿井井架基础进行了多期沉降观测。文中利用SPSS软件以及BP神经网络模型对井架沉降进行预测分析,成功的预测出了后面两期的沉降数据。通过精度对比分析得出:SPSS软件建立的预测模型能够满足矿山井架沉降分析的精度要求。     

GNSS技术在水库大坝变形监测分析中应用

水库大坝在蓄水过程中会受到较大的压力,为了确保大坝及周围的村庄建筑物安全,需对其进行稳定性监测。目前,GNSS技术能够快速准确提供连续、实时、无需通视和自动化服务,被广泛用于各类工程测量。文章主要以山区某水库大坝为例,探讨了GNSS技术在水库大坝变形监测中的应用,详细介绍了大坝监测点布设和观测墩的埋设情况,提出了利用GNSS技术采用静态观测的整体方案,利用南方测绘GNSS静态数据处理软件进行基线处理、自由网平差、约束网平差。通过对比分析上一期的解算数据,得出大坝变形的趋势,分析出现特殊点变形的原因和影响因素。     

SDCORS基准站运动趋势与高程方向周期性信号分析

为计算SDCORS(山东GPS连续运行参考站)基准站的运动趋势和提取高程方向的周期性信号,文中归算了SDCORS基准站2007~2016年9年的数据,发现SDCORS中基准站具有站速度约为3.5 cm/a,向东南方向运动的趋势;利用谱分析探测到SDCORS基准站高程方向存在并不严格的三年、两年、一年、半年、季节以及以月为周期的变化,利用小波分析提取到振幅为5~15 mm的周期性信号,并对各周期信号的产生因素进行了推断。     

高层建筑物沉降监测及规律分析

随着国家建经济建设的需要,高层建筑和超高层建筑在各大城市日益增多,在施工阶段和运营管理阶段,沉降监测工作尤为重要,以此来保证建筑物质量和安全的重要技术手段。主要以济南市某高层建筑为例,对CBD写字楼2号楼进行详细的沉降监测设计,布设了沉降监测需要的基准点、工作基点、监测点,共计18个点。外业观测时间为1年9个月,总共观测了20期数据,并通过对沉降监测数据进行分析,获取了该建筑物的沉降规律,经历了施工阶段、运营管理阶段,该建筑物沉降量相对较小,最大沉降量为12.9mm,出现在JC04点处,沉降速率较大的点集中在JC04、JC07两个点。