针对传统灰色模型在形变监测中数据序列拟合和预测精度不理想的情况,提出粒子群算法优化的分数阶算子EGM(1,1)模型。通过粒子群算法选择拟合EGM(1,1)平均相对误差最小的分数阶次,构建最优分数阶算子EGM(1,1)模型。用典型的变形监测数据验证优化模型,结果表明,优化模型对变形监测数据的拟合和预测都达到较高的精度,说明优化模型在变形监测数据的处理中具有可行性和有效性。
提出一种基于S-变换的变形监测数据抑噪方法。首先采用S-变换对监测数据进行时频分析,得到二维时频矩阵,再根据二维时频矩阵设计时频滤波器,最后利用时频分析反变换方法重构信号。采用模拟数据和滑坡变形实测数据对该方法的有效性进行验证。结果表明,相较于小波滤波方法,经该方法处理后的变形数据的RMSE和SNR均较优,可准确提取监测点的变形特征,为滑坡变形预测预报提供可靠的监测数据。
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