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摘要：进行变形监测并对监测数据进行分析处理显得尤为重要。目前，常用的变形监测数据处理方法有回归分析法、时间序列分析法、灰色系统分析法等。而回归分析法是在掌握大量观测数据的基础上，利用数理统计的方法建立自变量和因变量之间的回归关系，并通过回归模型进行预测和预报，对建筑物或构筑物的变形监测有着至关重要的作用。
关键词：测绘工程；变形监测；设计方案；数据处理；回归分析
2.地表变形监测方法，常规地面测量方法（测量机器人）、地面摄影测量技术、光机电的组合（光纤传感器测量系统），GNSS。
3.GPS周期性变形监测和连续性变形监测，GPS用于变形监测的作业方式可划分为周期性和连续性两种模式。周期性变形监测与传统的变形监测网没多大区别，以静态相对定位为主，一般采用事后处理模式。连续性变形监测指的是采用固定监测仪器进行长时间的数据采集，获得变形数据序列。可采用静态相对定位和动态相对定位。
时间序列的基本思想：对于平稳、正态、零均值的时间序列{Xt}，若Xt的取值不仅与前n步的各个取值X（t—1），X（t—2），···，X（t—n）有关，而且还与前m步的各个干扰a（t—1），a（t—2），···，a（t—m）有关（n、m=1，2，···）则按多元线性回归的思想，可得最一般的ARMA模型
总结：变形监测是对变形体上的监测点进行测量，其任务是确定在外力作用下，变形体的形状、大小及位置变化的空间状态和时间特征。变形预测是建立在一定的数学模型基础之上。对于变形体的安全来说，监测是基础，分析是手段，预报是目的。
参考文献
黄声享，尹晖.变形监测数据处理[M].武汉：武汉大学出版社，2003.
高淑照.灰色系统理论及在混凝土桥梁施工挠度变形监测中的应用[D].西南交通大学，2002.
[3] 张正禄，李广云，潘国荣等.工程测量学[M].武汉：武汉大学出版社，200
关键词：测绘工程；变形监测；设计方案；数据处理；回归分析
一、变形监测数据理论概述
变形监测就是利用专用的仪器和方法对变形体的变形现象进行持续观测、对变形体变形性态进行分析和变形体变形的发展态势进行预测等的各项工作。其任务是确定在各种荷载和外力作用下，变形体的形状、大小、及位置变化的空间状态和时间特征。二、变形监测技术及其发展分析
1.变形信息获取方法的选择决定因素，变形体的特征、变形监测的目的、变形大小和变形速度等因素。2.地表变形监测方法，常规地面测量方法（测量机器人）、地面摄影测量技术、光机电的组合（光纤传感器测量系统），GNSS。
3.GPS周期性变形监测和连续性变形监测，GPS用于变形监测的作业方式可划分为周期性和连续性两种模式。周期性变形监测与传统的变形监测网没多大区别，以静态相对定位为主，一般采用事后处理模式。连续性变形监测指的是采用固定监测仪器进行长时间的数据采集，获得变形数据序列。可采用静态相对定位和动态相对定位。
三、变形监测数据的研究现状
1.GPS在变形监测中的应用
GPS测量技术以广泛应用于各类变形监测。根据其监测对象的特点，有3种不同的作业和监测模式：周期性重复测量、固定联系GPS测站阵列、实时动态监测。第一种是最常用的，每一个周期测量测点之间的相对位置，通过计算两个观测周围强之间相对位移的变化来测定变形，其数据处理方式是静态相对定位；第二种方式是在一些重点和关键地区或敏感工程上布设永久GPS观测站，在这些测站上连续观测；第三种是实时监测物的动态变形。GPS之所以能广泛应用于变形观测中，在于GPS测量的相对精度够高，GPS测量收外界观测条件的限制小，容易实现实时监测等。在目前，GPS应用于变形监测的研究有以下方面：GPS用于大坝变形监测，主要研究其应用的可能性及应用中应采取的措施；GPS变形监测中数据处理方法的研究；利用卡尔曼滤波对GPS变形监测数据的处理等等。2.变形监测网的灵敏度和可区分度研究
在这个方法的研究包括：整体灵敏度和局部灵敏度的适用范围研究；变形模型可区分度作为变形监测网的设计准则的必要性研究；单个模型的可发现行理论扩展到多个变形模型下的可区分理论研究，这一理论不仅为变形监测网的设计提供一个新的更可靠、更直接的质量控制指标，而且能对变形分析中所推断的某一模型提供其可发现性数值与其它变形模型的可区分能力大小和可区分性数值；观测值的灵敏度影响系数；改善变形模型的可测定性和可区分性的方法；对于分级布设的变形监测网灵敏度的分析与改善等等。3.变形监测点的稳定性判断
这方面的研究包括：用拟稳平差与带参考点的秩亏网平差的方法计算统计量，判断点稳定性；将模糊数学应用到拟稳平差中拟稳点的选择；工程形监测网多点位移的发现；工程形监测网点稳定性的定性定量分析；两期监测网图形不一致的位移量计算；多期水准网稳定点的检验。4.变形监测网的质量标准
变形监测网除了具有控制网的质量标准、精度指标、可靠性指标、费用指标以外，还具有灵敏度指标。在当前对它的研究有以下：以工程结构安全度为约束条件出发，探讨变形体的允许变形值、必要测量精度等指标；直接论述监测网的精度、可靠性、灵敏度等三个质量标准。5.变形监测网中粗差与误差的研究
在控制网中起算数据含有粗差时，其处理方法可以用常规粗差探测方法探测，也可以给起算数据一个较大权；对于含有粗差的另一种处理方法是用稳健法剔除粗差；在顾及模型误差的情况下，将变形监测网单个备选检测设下的灵敏度，扩展成变形与粗差的可区分理论；对于多个粗差定位的研究主要是通过分析观测值对残差矢量的作用和残差协因数阵列向量之间的关系来确定误差位置；变形分析形与粗差的相关系数问题的研究等等。四、变形分析与建模的方法分析
1.回归模型
逐步回归计算过程：（1）选第一个因子。由分析结果，对每一影响因子x与因变量y建立一元线性回归方程。由显著性检验来接纳因子进入回归方程。（2）选第二个因子。对一元回归方程中已选入的因子，加入另外一个因子，建立二元线性回归方程进行检验。（3）选第三个因子。根据已选入的二个因子，依次与未选入每一因子，用多元回归模型建立三元线性回归方程，进行检验来接纳因子。在选入第三个因子后，应对原先已选入回归方程的因子重新进行显著性检验。（4）继续选因子。2.时间序列模型
时间序列分析的特点：逐次的观测值通常是不独立的，且分析必须考虑到观测资料的时间顺序，当逐次观测值相关时，未来数值可以有过去观测资料来预测，可以利用观测数据之间的自相关性建立相应的数学模型来描述客观现象的动态特征。时间序列的基本思想：对于平稳、正态、零均值的时间序列{Xt}，若Xt的取值不仅与前n步的各个取值X（t—1），X（t—2），···，X（t—n）有关，而且还与前m步的各个干扰a（t—1），a（t—2），···，a（t—m）有关（n、m=1，2，···）则按多元线性回归的思想，可得最一般的ARMA模型
3.灰色系统分析模型
灰色系统：部分信息已知、部分信息未知的系统。灰数：信息不完全的数，即只知大概范围而不知道确切值的的数，灰数是一个数集。灰元：指信息不完全的元素。 灰关系：指信息不完全的关系。灰色系统的生成函数：累加生成：对原始数据序列中各时刻的数据依次累加，从而形成新的序列。累减生成：为累加生成的逆运算，即对序列中前后两数据进行差值运算。灰色建模的基本思路：对离散的带有随机性的变形监测数据进行生成处理， 达到弱化随机性、增强规律性的作用；然后由微分方程建立数学模型；建模后经过“逆生成”还原后得到结果数据。4.人工神经网络模型
人工神经网络的特点：（1）以分布式方式存储知识。知识不是存储在特定的存储单元中，而是分布在整个系统中；（2）以并行方式进行处理，即神经网络的计算功能分布在多个处理单元中。大大提高了信息处理和运算的速度；（3）有很强的容错能力，它可以从不完善的数据和图形中学习做出判断；（4）可以用来逼近任意复杂的非线性系统。（5源于：硕士毕业论文www.udooo.com
）有良好的自学习、自适应、联想等智能。能适应形同复杂多变的动态特性。5.频谱分析及其应用
频谱分析是动态观测时间序列研究的一个途径。该方法是将时域内的观测数据序列通过傅立叶级数转换到频域内进行分析，它有助于确定时间序列的准确周期并判别隐蔽性和复杂性的周期数据。总结：变形监测是对变形体上的监测点进行测量，其任务是确定在外力作用下，变形体的形状、大小及位置变化的空间状态和时间特征。变形预测是建立在一定的数学模型基础之上。对于变形体的安全来说，监测是基础，分析是手段，预报是目的。
参考文献
黄声享，尹晖.变形监测数据处理[M].武汉：武汉大学出版社，2003.
高淑照.灰色系统理论及在混凝土桥梁施工挠度变形监测中的应用[D].西南交通大学，2002.
[3] 张正禄，李广云，潘国荣等.工程测量学[M].武汉：武汉大学出版社，200