基于矩阵奇异值分解约束型无迹粒子滤波的滑坡位移预测模型研究

论文摘要

[目的]通过对滑坡位移预测模型进行研究,为政府部门实施更加可靠的灾害防治决策提供科学依据。[方法]提出了一种矩阵奇异值分解(SVD)约束型无迹粒子滤波(IUPF)方法,建立基于位移参数的滑坡位移预报模型。[结果]利用改进的SVD方法有效提升了无迹粒子滤波方法中Sigma点计算的鲁棒性,从而提升了算法的预测精度,对滑坡的稳定趋势能够做出更准确的预报。将该算法在镇江市跑马山滑坡体监测工程、京港澳高速公路雨花互通南侧护坡体滑坡监测工程相关数据进行了应用和分析验证。[结论]实例验证结果表明,加入SVD约束后的无迹粒子滤波算法,能够使得滑坡位移预测更加准确,预测的数据更加准确地反映了滑坡的变形趋势。

论文目录

• 1 SVD约束型UPF算法
•   1.1 UPF算法
•   1.2 SVD约束下的UPF算法
• 2 仿真分析与比较
•   2.1 基于镇江市跑马山滑坡体监测工程数据的滑坡位移预测仿真
•   2.2 京港澳高速公路雨花互通南侧护坡体滑坡监测工程的滑坡位移预测仿真
• 3 讨论与结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李丽敏,温宗周,董勋凯,王真,张阳阳,李璐

关键词: 约束,算法,滑坡位移预测,鲁棒性

来源: 水土保持通报 2019年01期

年度: 2019

分类: 农业科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 地质学,工业通用技术及设备

单位: 西安工程大学电子信息学院

基金: 陕西省教育厅科学研究项目“陕西地区降雨型滑坡形成机理与监测预警系统研究”(17JK0346),西安工程大学博士科研启动项目“基于深度学习的轴承故障诊断方法研究”(BS1506)

分类号: P642.22

DOI: 10.13961/j.cnki.stbctb.2019.01.021

页码: 132-136

总页数: 5

文件大小: 251K

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