基于对数变换的灰色预测在边坡变形监测中的应用

刘世飞 杜力立 史华林


【摘 要】边坡变形监测开展中需要注重对灰色预测精度控制,只有保障了灰度预测处理控制中的技术处理需求,才能满足整体的边坡监测工作开展技术要求。论文针对对数变换应用下的灰色预测处理边坡变形监测进行研究,从不同的模型构建方向出发,全面阐述了对应区域内的边坡监测技术控制原理,希望能够将边坡变形监测中的对数变换灰色预测应用控制好。
【Abstract】In the development of slope deformation monitoring, attention should be paid to the accuracy control of grayscale prediction. Only by ensuring the technical processing requirements in grayscale predictive control, can the technical requirements of the overall slope monitoring work be met. This paper studies the slope deformation monitoring of the gray prediction processing under the application of logarithmic transformation. From the different direction of the mode construction, the principle of slope monitoring technology control in the corresponding region is expounded. It is hoped that the application of logarithmic transformation gray prediction in slope deformation monitoring can be well controlled.
【关键词】对数变换;灰色预测;边坡变形;监测应用
【Keywords】 logarithmic transformation; gray prediction; slope deformation; monitoring application
【中圖分类号】P642.2 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069(2018)08-0141-02
1 引言
灰色预测在整个边坡变形监测工作开展中占据着重要位置,只有保障在边坡变形监测中,能够将对应监测区域内的灰色预测工作开展好,才能满足整体的监测工作开展需求。本文针对边坡变形监测中的技术控制以对数变换为原理应用的技术控制进行了分析,并且按照对应的变形监测控制,对整个信号监测工作开展中的边坡监测工作处理进行了灰色监测预处理构建,借助这种监测预处理构建能够满足监测处理中的灰度控制,对于保障整个边坡监测工作开展的性能提升具有重要性保障意义。
2 对数变换灰色预测GM(1,1)模型建设
2.1 后验差比检验
2.2 传统灰度检测中的差异性分析
由于在灰度预测中其对应的灰度预测控制存在着明显的差异性,需要在灰度预测处理中,及时将对应区域内的预测处理分析控制好。通过研究发现,并不是所有的数据都能够建立GM(1,1)模型,同时在数据的处理中,原始的数据光滑性也和整体的灰度预测存在着明显的关联性,需要按照灰度检测工作开展中的技术处理,及时将对应区域内的灰度处理控制好,同时结合具体的灰度控制处理技术应用,将整体的灰度处理控制技术应用实践要点落实,确保在其技术的控制处理中,能够满足整体的灰度控制技术实施需求,保障在灰度控制处理技术的控制中,能够将整体的灰度控制实施要点落实,以此满足边坡变形监测中的灰度预测工作处理需求,也就是在进行灰度监测处理中,及时将监测处理中的灰度差异控制好,保障在灰度差异的控制处理中,能够为整体的监测工作开展性能提升奠定基础,促进其整体的监测控制性能提升[2]。
3 对数变换灰色预测处理中的数据光滑性及凹凸性构建
3.1 光滑离散序列生成
由于在对数变换灰度预测处理中,其对应数据的光滑性会影响整体的预测处理结果,因此,应该按照灰度监测工作开展中的技术处理需求,及时将整体的监测工作开展和数据处理结合。设立专门的光滑数据离散序列,确保在其离散序列的处理控制中,能够为满足数据的处理控制性能提升奠定基础。生个光滑离散序列的生产表述为X=(X1,…,Xn),其中X代表在不同区域内的光滑离散序列控制数据组,其对应的数据序列条件构成中,应该考虑A(k)范围内的离散函数变化,也就是保障其函数为单调递减函数,这样才能满足监测工作开展需求。
3.2 对数变换
3.3 数据列的凹凸性变化
假设在对数变化控制中其对应的数据变化控制为非负数变化数据,则整个数据控制中的技术处理需要按照数据变化控制中的技术处理进行及时的数据处理控制,保障在数据处理控制中,能够将整个数据处理序列的控制性能提升,同时还能满足数据处理控制中的技术处理需求。对应的非负数序列为X=(X1,…,Xn),如果保障其整个数据处理中的凹凸性不变,则整个数据处理控制中的压缩控制需要转换为凹凸数据,这种数据的凹凸变化才能够满足整个数据数列处理中的技术控制需求,以此保障整个数据处理控制中的关键性技术处理实施要点。采用凹凸数据变化处理控制,能够保障整个数据处理控制中的数据实施要点得到满足,对于保障数据处理与控制具有稳定的保障性,对于提升整体的数据控制能力实现边坡变形监测能力提升是非常重要的一项监测控制因素。
4 对数变换的灰色预测在边坡变形监测中的应用实例
按照边坡变形监测中的技术处理来看,在整个监测数据的处理控制中,需要按照对应监测工作开展中的技术处理需求,进行对应的灰色预测处理,通过控制灰色预测处理中的数据控制沉降性,能够保障整个监测工作开展中的数据监测控制能力提升,并且能够实现整个监测数据控制中的数据预测结果开展能力提升。通过对比数据灰度变化控制中的数据,进行灰色预测处理。具体的灰度预测处理对照如表1,表2所示,从结果对比中可以看出在经过对数变换之后,其对应的灰色预测数据处理实现了整个数据传输控制中的预测精准性提升,保障了边坡变形监测控制能力提升。
5 结语
综上所述,在进行边坡变形监测中为了将整体的监测性能提升,需要在监测工作开展中,及时按照其对应监测区域内的灰色变化进行分析,并且结合对数变换进行灰度预测处理,确保在灰度预测处理中,能够为整体的边坡变形监测工作开展奠定基础,以此提升整体的边坡变形监测工作开展性能。通过本文的研究和分析,将基于对数变换的灰色预测在边坡变形监测中的应用,从其GM(1,1)模型构建出发,全面分析了其预测处理中的变形监测数据光滑性及凹凸性构建。同时还针对具体的应用实例分析,以C0点灰色预测处理和D6点灰色预测处理为例进行了详细分析。
【参考文献】
【1】艾合塔木·依米尼亚孜,黄张裕,王岩,等.基于对数变换的DGM(1,1)在沉降预测中的应用[J].地理空间信息,2017,15(11):109-111.
【2】王岩,黄张裕,张玉爽,等.基于震荡序列的灰色预测模型在边坡沉降监测中的应用[J].测绘工程,2017,26(3):69-71.
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