本站原创摘要4-5
Abstract5-6
目录6-8
第一章 绪论8-14
1.1 概述8-9
1.2 桥梁变形监测国内外探讨近况9-10
1.3 变形监测模型探讨近况10-12
1.4 论文结构框架12-13
1.5 本章小结13-14
第二章 GPS变形监测论述及其在桥梁变形监测中的运用14-27
2.1 变形监测概述14-16
2.1.1 变形监测14-15
2.1.2 变形监测的策略和技术15
2.1.3 变形监测的目的和作用15-16
2.2 GPS测量原理及其在变形监测中的运用16-24
2.2.1 GPS卫星定位系统概述16-17
2.2.2 GPS定位测量原理17-19
2.2.3 GPS定位测量策略19-22
2.2.4 GPS技术在变形监测中的运用22-24
2.3 基于GPS技术的桥梁变形监测24-26
2.3.1 桥梁变形监测24-26
2.4 本章小结26-27
第三章 变形监测数据处理策略及浅析27-36
3.1 回归浅析27-29
3.1.1 一元线性回归27-28
3.1.2 多元线性回归浅析28-29
3.2 时间序列浅析法29-30
3.3 灰色系统浅析法30-33
3.3.1 灰色序列数据的生成30-31
3.3.2 等间隔GM(1,1)模型31-32
3.3.3 不等间隔GM(1,1)模型32-33
3.3.4 模型的精度检验33
3.4 人工神经网络法33-34
3.5 Kalman滤波法34-35
3.6 本章小结35-36
第四章 卡尔曼滤波原理及其在桥梁变形监测数据处理中的程序设计与实现36-47
4.1 连续线性系统36-39
4.1.1 连续线性系统的状态方程和观测方程36-37
4.1.2 连续线性系统状态方程的解37-38
4.1.3 连续线性系统的随机模型38-39
4.2 离散线性系统的Kalman滤波39-41
4.2.1 离散线性系统的状态方程和观测方程39-40
4.2.2 离散线性系统的Kalman滤波方程40-41
4.3 自适应Kalman滤波41-44
4.3.1 方差补偿自适应Kalman滤波模型42-44
4.4 基于Matlab的自适应Kalman滤波程序设计44-46
4.4.1 自适应Kalman程序设计步骤44
4.4.2 方差补偿自适应Kalman滤波算法流程图44-46
4.5 本章小结46-47
第五章 桥梁GPS监测试验及浅析47-65
5.1 试验桥梁概况47
5.2 试验案例设计47-49
5.2.1 测点布设48
5.2.2 设备的选取48-49
5.2.3 观测周期及观测方式49
5.3 桥梁监测试验数据处理及浅析49-64
5.3.1 方差补偿自适应卡尔曼滤波的运用49-57
5.3.2 预测比较浅析57-61
5.3.3 桥梁监测试验数据浅析61-64
5.4 本章小结64-65
第六章 总结与展望65-66
致谢66-67