李朋成
- 作品数：4 被引量：7H指数：2
- 供职机构：桂林理工大学测绘地理信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：建筑科学天文地球更多>>
- 傅里叶时频分析的建筑物沉降预测被引量：3
- 2015年
- 针对时间序列自回归(AR)模型在高层建筑物沉降预测中出现的对于历史资料分析和利用不充分的情况,提出了一种基于傅里叶时频分析的沉降预测模型。以桂林市某在建的高层建筑物的沉降变形为例,在分别从时域和频域两个方面充分分析资料的基础上,对建筑物的沉降观测数据进行建模分析,得到了均方误差为0.107 9 mm的预测精度,很好地克服了AR模型在应用中存在的问题,提高了预测精度。
- 朱军桃李朋成
- 关键词：傅里叶分析时频AR模型建筑物沉降
- 基于AR模型的建筑物沉降预测被引量：4
- 2014年
- 针对传统回归模型在高层建筑物沉降预测中,出现的由于自变量的选择而造成的多重共线等问题,本文提出了一种以FPE准则定阶的时间序列(AR)模型。以桂林市临桂县某农贸市场周边建筑物的沉降变形为例,在分析利用自相关函数和偏相关函数来对模型进行判定和识别且用FPE定阶准则确定模型的阶数的基础上,对建筑物的沉降观测数据进行建模分析,得到了均方误差为0.055 6的预测精度,很好地克服了传统回归模型中存在的问题,结论具有一定的实用价值。
- 朱军桃李朋成
- 关键词：时间序列AR模型建筑物沉降
- 基于RBF神经网络的建筑物沉降预测
- 2013年
- 采用RBF神经网络的建模方法对建筑物的沉降进行了预测,并利用桂林市某在建农贸市场附近建筑物上的一个监测点连续3个多月的监测数据进行计算分析。实践表明,该模型预测精度相对较高,有很好的实际应用价值。
- 吴晓朱军桃李朋成
- 关键词：RBF神经网络建筑物沉降
- 滤波与推估在建筑物变形分析中的应用研究
- 随着经济和社会的发展，城市的现代化进程迅速加快，以地铁和高楼的建设为代表的大型工程也在各大城市中迅速兴起。为了保证建筑物的基础稳固和安全使用，开挖基坑就成为了大型工程施工的首要任务。但是各大城市的建筑物分布都较为密集，尤...
- 李朋成
- 关键词：建筑物卡尔曼滤波最小二乘法
- 文献传递
