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EV模型在大坝变形监测数据处理中的应用研究

作　者: 袁峥
导　师: 黄张裕
学　校: 河海大学
专　业: 大地测量学与测量工程
关键词: 大坝变形监测 EV模型数据处理统计诊断
分类号: TV698.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 194次
引　用: 4次
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内容摘要

大坝观测资料的分析是掌握大坝运行性态的重要手段，是判断大坝安危的科学依据。因此对大坝观测资料做出及时、合理、有效的分析是大坝安全监控的重要工作之一。回归模型作为大坝变形监测资料分析的常用方法，有着成熟的理论和方法。该模型方法简单方便，不需要进行十分复杂的计算，且效果良好，预报周期长，最重要的是回归模型还能很好对变形原因进行解释。但是回归模型在数据处理过程中，只考虑模型因变量的观测误差，并不考虑模型自变量的观测误差，容易造成模型失真。本文针对回归模型的局限性引入自变量含有误差的改进模型，即EV模型(Errors-in-Variables模型)。在初步研究EV模型基本理论的基础上，探讨了其参数估计方法，同时研究了EV模型在大坝变形监测数据处理中的应用。本文的主要研究内容有：1．结合回归模型的基本理论，对EV模型的基本理论及其特点进行研究，详细分析了EV模型与回归模型的区别与联系，探讨了EV模型的分类以及参数估计的必要条件。2．研究了非线性EV模型的参数估计方法，给出了Fisher算法及其改进算法，探讨了一种可分量变量模型的易于实现的HEIV算法，并分析了这些参数估计方法的局限性和应用范围。3．对青铜峡大坝的变形监测数据建立非线性EV模型进行处理，研究了模型误差协方差阵的解决方法，探讨了基于实用的改进的EV模型，并详细分析了EV模型和回归模型在建模精度和预报精度上的差异，验证了EV模型的有效性和优越性。4．在回归诊断理论基础上研究了EV模型的统计诊断方法，并结合青铜峡大坝监测数据实例，探讨了EV模型统计诊断方法在监测数据异常值探测上的应用效果。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-8
第一章绪论  8-16
  1.1 引言  8-9
  1.2 大坝变形监测资料分析现状  9-11
  1.3 EV模型的研究和应用现状  11-14
  1.4 本文主要研究内容和组织结构  14-16
第二章线性 EV模型的基本理论及其参数估计  16-28
  2.1 回归分析模型  16-18
  2.2 线性 EV模型  18-22
  2.3 线性EV模型的参数估计  22-27
  2.4 本章小结  27-28
第三章非线性 EV模型的参数估计  28-37
  3.1 非线性EV模型  28-29
  3.2 非线性EV模型参数估计算法  29-33
  3.3 非线性EV模型参数估计的HEIV算法  33-36
  3.4 本章小结  36-37
第四章 EV模型在大坝变形监测数据处理中的应用  37-57
  4.1 青铜峡大坝及其引张线监测系统概况  37-40
  4.2 青铜峡大坝坝顶位移的回归模型和EV模型  40-43
  4.3 EV模型在坝顶位移监测中的应用  43-55
  4.4 本章小结  55-57
第五章 EV模型的诊断分析及其应用  57-69
  5.1 回归模型的诊断分析  57-61
  5.2 EV模型的诊断分析  61-63
  5.3 EV模型诊断分析在青铜峡大坝坝顶位移监测中的应用  63-68
  5.4 本章小结  68-69
第六章总结与展望  69-72
  6.1 总结  69-70
  6.2 展望  70-72
主要参考文献  72-76
致谢  76-77
附录  77

EV模型在大坝变形监测数据处理中的应用研究

内容摘要

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