基坑监测数据处理(共6页).doc
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1、精选优质文档-倾情为你奉上浅谈基坑监测数据处理摘要:本文主要介绍基坑监测数据处理方法,并且举例介绍基坑监测中沉降监测,变形监测,水平位移监测的数据处理方法,以及阐述了数据处理对于工程的重要作用。关键字:基坑监测数据处理剔除粗差中图分类号:tv551.4文献标识码: a 文章编号:0引言近些年来, 随着我国经济的发展和城镇化建设的加快,修建了许多大型建筑,如高铁、轻轨、地铁、地下商场、大型桥梁工程等。这些工程项目中除了前期要做许多详细的勘查测量和结构设计之外,由于岩土工程项目的不确定性和复杂性,因此,在施工过程中要进行周密的监测,即对周边环境即房屋沉降、房屋倾斜及裂缝、地面沉降、顶部垂直及水平位
2、移、土体位移、地下水位动态变化信息进行监测。而监测得到的数据需要进行处理来反应该工程项目对周边环境的影响,从而采取相应的措施。本文主要讲述基坑监测数据的处理方法。1、数据前处理由于受工作环境如温度、湿度、气压等因素的影响,测量仪器常常会伴随系统误差,并且由于测量仪器的精度和偶然因素的影响,实际量测到的数据是带有随机误差的离散型数据。假如对收集来的监测数据直接用于分析处理和计算则具有一定的局限和缺陷,因为,在获取监测数据的时侯,受着许多非确定因素的影响和干扰,因此影响着我们收集到的数据的精确性,从而影响预测预报及其他工作的可靠性。于是,我们必须要把监测得到的数据进行处理检验,消除系统误差,剔除观
3、测粗差,才能进行进一步的处理。常用的预处理方法有:1.1vba技术该算法是运用计算机vba编写程序对报表中的监控量测数据进行直接处理,先浏览所有的工作报表,查找出并属于同一监测项目的工作报表,然后对这些工作报表中的指定数据进行进一步计算和处理,最后统计出我们需要的各种最大变化量1,以反映工程施工过程中各个方面的的变化。工作流程图:监测数据查找显示结果筛选汇总登成果表。1.2小波分解技术小波理论是多学科交叉的结晶,它在被广为研讨和应用于科学研究和工程项目中2。小波技术是建立在fourier分析、泛函分析、样条分析以及调和分析基础之上的新的分析处理工具,在时域和频域都具有良好的局部化特征,经常被称
4、为信息分析的“数学显微镜”。工程施工过程中经常有噪音,无论是其本身施工过程中产生或者外部环境产生的,或多或少都会印象到监测数据的可靠性,这些因素使监测到的数据呈离散型分布,利用小波分解的多分辨技术,可以去除这些噪声干扰信号,也就是无用的信号,最终显示出有用信号。因为随着尺度的增加,时间分辨率会降低,噪声影响会变小,因此信号的发展趋势会被表现得更为明显。1.3异常检测技术异常检测它是数据挖掘的任务之一,就是识别特征显著不同于其它数据的观测值(这样的观测值被称为异常点)异常检测的目标是发现真正的异常点, 并且同时避免错误地将那些正常对象标注为异常点3。最常用的异常检测的方法有三种:第一,基于模型的
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