基于卡爾曼濾波法的危巖預測模型研究

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1、分類號P642密級單位代碼10618學號11009009墨廑交通天謦碩士學位論文論文題目:基于卡爾曼濾波法的危巖預測模型研究BlockAccordingtoKalmanFilterMethod導師姓名、職稱:陳洪凱教授申請學位門類:專業(yè)名稱:唐紅梅教授理學碩士自然地理學論文答辯日期:2013年5月25日學位授予單位:重慶交通大學答辯委員會主席:劉光華2013年6月評閱人:劉光華唐芬重慶交通大學學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明:所呈交的學位論文,是本人在導師的指導下,獨立進行研究工作所取得的成果。除文中已經注明引用的內容外,本論文不包含任何其他個人或集體已經發(fā)表或撰寫過的作品成果

2、。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體,均已在文中以明確方式標明。本人完全意識到本聲明的法律結果由本人承擔。學位論文作者簽名:彳五孑二易日期:w/鄉(xiāng)年莎月鄉(xiāng)日重慶交通大學學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解學校有關保留、使用學位論文的規(guī)定,同意學校保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和電子版,允許論文被查閱和借閱。本人授權重慶交通大學可以將本學位論文的全部內容編入有關數據庫進行檢索,可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存和匯編本學位論文。同時授權中國科學技術信息研究所將本人學位論文收錄到《中國學位論文全文數據庫》,并進行信息服務(包括但不限于匯編、復制、發(fā)行、信

3、息網絡傳播等),同時本人保留在其他媒體發(fā)表論文的權利。指導教師簽名:日舭侈年莎月?日/名J乏:糾本人同意將本學位論文提交至中國學術期刊(光盤版)電子雜志社CNⅪ系列數據庫中全文發(fā)布,并按《中國優(yōu)秀博碩士學位論文全文數據庫出版章程》規(guī)定享受相關權益。學位論文作者簽名:7五礦≥岔日期:沙/多年莎月弓日指導教師簽名:日期泐傍逄易)多名廠,微莎者年作見/一修敝加位期學日摘要危巖崩塌是一個嚴重的全球性的山地自然災害,其存在部位較隱蔽,致災破壞的后果及其嚴重,因而對危巖變形體的預測預報顯得十分重要。本文以危巖變形體位移為研究對象,采用卡爾曼濾波方法,對危巖變形預測進行研究,主要研究成果如

4、下:(1)基于卡爾曼濾波法的一般模型,運用直觀法和投影法,確定最優(yōu)線性預測估計值、預測量測值和正交分量,對離散系統(tǒng)的卡爾曼濾波器進行了詳細的推導。在離散系統(tǒng)卡爾曼濾波法的基礎上,當采樣間隔趨于零時,取其極限,推導了線性連續(xù)系統(tǒng)的卡爾曼濾波模型的一般形式。(2)由于卡爾曼濾波的應用要求模型參數和噪聲的先驗知識,但在許多條件下它們是未知的或近似已知的。如果應用不精確的數學模型和噪聲設計,卡爾曼濾波可能會導致狀態(tài)估計失真,甚至可能導致濾波發(fā)散。為克服這個弊端,論文重點研究了利用不發(fā)散濾波器的自適應卡爾曼濾波理論建立的數據處理理論、方法和模型。(3)詳細分析了三峽庫區(qū)云陽縣磨子嶺危巖

5、崩塌體的基本地質特征:空間形態(tài)、地形地貌、地質構造、水文地質、邊界條件等。針對磨子嶺危巖其中5處危巖體(帶)進行監(jiān)測,提取了監(jiān)測數據,繪制了磨子嶺水平位移數據表和趨勢圖。(4)對危巖體表面水平位移進行分析,運用卡爾曼濾波對監(jiān)測數據進行計算、擬合,分析、預測了危巖體的位移變化過程和發(fā)展趨勢。(5)運用Matlab軟件編制了數據處理程序,對磨子嶺危巖體的累計位移變形量進行了噪聲消除與預測,并對自適應卡爾曼濾波數據處理結果進行了驗證。通過分析,驗證了不發(fā)散濾波器的自適應卡爾曼濾波法的在危巖預測中的應用,為危巖中長期安全性預測及實時災害警報提供科學依據,具有較好的實用性。關鍵詞:危巖

6、;變形位移:卡爾曼濾波法;數據處理;預測模型本文依托于重慶市教委項目“危巖崩塌成套減災技術”。ABSTRACTUnst;ablemckblockisasevereand西obalm血lraldis嬲teriIln10眥也Iinollsregion.Itssiteiscov舐鋤dmeC0邶equenceforitsbreal【ageisVe巧graVe.Th髑,t0prediCttlle位唧蛐utationofunStablerockbloCkisquiteiII鄴naIlt.T11isⅡlesista:kesares砌0nmedisplacenlelltofuIlst乏出le

7、rock㈣utation,adoptsk山:Il趾Filterme吐lod觚dstudiesonthepredictionmodelof1mStablerockblocl【,Whjchisshowedasfollo、Ⅳs:ACcordiIlgtot11eb嬲icmodelofKahn肌Filtermethod,visualmethod鋤dp喇eCtionmeⅡlodarellsedtocon血mmeoptiII】融linearpredi嘶onestiII]Iate,prediCtionme嬲llrl}e

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