小波多尺度Kalman滤波模型在高铁隧道沉降变形上的应用

详细信息   

• 责任者：胡纪元^c桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室^d1988^e硕士研究生 ; 文鸿雁 ; 周吕 ; 陈冠宇
• 刊名：桂林理工大学学报
• 出版年：2014
• 卷期：34^b1
• 页码：79～84
• 索书号：P206.6/489
• 图表：^c表2参10插图
• 文摘期号：2014/09

摘要

针对高铁隧道沉降变形监测数据具有沉降量小、受随机噪声干扰大且具有较明显的多尺度特征和非平稳趋势性等特点，为克服Kalman滤波算法的不稳定性，运用基于小波多尺度分析的Kalman滤波对原始监测数据进行去噪，并用高铁沉降评估方法对基于小波多尺度Kalman滤波去噪后的数据进行预测和评估。结果表明：小波多尺度Kalman滤波去噪后提高了动态变形监测数据精度；沉降曲线更平滑且更逼近真实沉降情况；沉降变形评估的相关系数及可靠性均有所提高。