基于卡尔曼滤波的滑坡监测数据预测研究任务书

 2021-08-20 12:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

采用标准卡尔曼滤波,以及在其基础上改进的方差分量自适应卡尔曼滤波和方差补偿自适应卡尔曼滤波三种方法分别对滑坡变形监测数据进行滤波处理并选择较合适的方法做进一步预测处理。

针对形变体的变形监测应选择最有效的模型实时分析和预测变化趋势,使变形监测系统更加完

2. 毕业设计(论文)主要内容:

(1)文章介绍了变形监测的现状,意义和特点。 同时对GNSS变形监测误差分析和监测手段等方面进行说明。

(2)详细描述了标准卡尔曼滤波、方差补偿卡尔曼滤波,改进后的基于方差分量卡尔曼滤波,基于极大验后卡尔曼滤波的模型和理论方法。目的是更好地处理GNSS变形监测数据,并提高处理后数据的准确性和稳定性。

(3)介绍了卡尔曼滤波在某新滑坡应急专业监测中的应用。首先,处理和分析该地变形监测数据,验证了卡尔曼滤波的可行性。其次通过对几种方法的比较选择最优的一种方法建立模型。 最后通过该方法再对GNSS监测数据进行预测,对预测后的数据进行分析验证其精确程度并得出结论。

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3. 主要参考文献

[1]张福荣. 自适应卡尔曼滤波在变形监测数据处理中的应用研究[D].长安大学,2009.

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