面向城市差异性沉降监测的北斗数据填充与变形预测方法技术

本发明专利技术提供一种面向城市差异性沉降监测的北斗数据填充与变形预测方法，包括以下步骤：S1：对基于北斗的沉降监测数据进行高精度解算，得到北斗监测解算结果；S2：对北斗监测解算结果中的缺失数据进行最优数据预测，得到预测结果；S3：根据预测结果填充缺失数据，得到连续的北斗监测解算结果；S4：将连续的北斗监测解算结果分段，并对各段数据进行拟合，得到沉降监测曲线，完成北斗数据的填充与变形预测。本发明专利技术提供一种面向城市差异性沉降监测的北斗数据填充与变形预测方法，解决了北斗监测数据不完整的问题。

【技术实现步骤摘要】
面向城市差异性沉降监测的北斗数据填充与变形预测方法
本专利技术涉及北斗监测数据处理的
，更具体的，涉及一种面向城市差异性沉降监测的北斗数据填充与变形预测方法。
技术介绍
在城市地面沉降监测应用中，监测不断受到外界环境的影响。例如：施工场地临近，交通运输荷载，新建构筑物穿越既有构筑物，沿线居民在监测站附近堆放杂物等等，这些因素的作用会改变地面基础的受力状态及承载能力，不可避免的会引起监测站的附加沉降，影响变形监测精度。另外，由于城市地面沉降区域易跨越不同的地质地貌单元和不同的气候带，难免会经过软土地区、地下采空区等不良地质区域，即使城市建设中进行了桩基础、桩板结构等形式的地基加固处理，但在后期的长期监测中仍有可能会产生沉降变形。近些年来，我国长三角地区、华北平原和汾渭盆地等地区由于地下水的过渡开采，地下水位不断降低，引起大面积的地表沉降，其区域内的构筑物也跟随产生了较大程度的沉降变形。基础沉降必然会连构筑物也产生变形，改变城市内建筑物、构筑物的初始几何形位，形成结构变形，降低结构的使用寿命。北斗卫星定位技术为我国完全自主知识产权的全本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.面向城市差异性沉降监测的北斗数据填充与变形预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：对基于北斗的沉降监测数据进行高精度解算，得到北斗监测解算结果；/nS2：对北斗监测解算结果中的缺失数据进行最优数据预测，得到预测结果；/nS3：根据预测结果填充缺失数据，得到连续的北斗监测解算结果；/nS4：将连续的北斗监测解算结果分段，并对各段数据进行拟合，得到沉降监测曲线，完成北斗数据的填充与变形预测。/n

【技术特征摘要】
1.面向城市差异性沉降监测的北斗数据填充与变形预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：对基于北斗的沉降监测数据进行高精度解算，得到北斗监测解算结果；
S2：对北斗监测解算结果中的缺失数据进行最优数据预测，得到预测结果；
S3：根据预测结果填充缺失数据，得到连续的北斗监测解算结果；
S4：将连续的北斗监测解算结果分段，并对各段数据进行拟合，得到沉降监测曲线，完成北斗数据的填充与变形预测。


2.根据权利要求1所述的面向城市差异性沉降监测的北斗数据填充与变形预测方法，其特征在于，北斗监测解算结果包括短基线南北向的毫米级相对位移、短基线东西向的毫米级相对位移和短基线垂直向的毫米级相对位移。


3.根据权利要求1所述的面向城市差异性沉降监测的北斗数据填充与变形预测方法，其特征在于，在步骤S2中，通过以下步骤得到预测结果：
S2.1：采用位于缺失数据之前的数据对缺失数据进行最优数据预测，得到第一最优预测数据；
S2.2：将位于缺失数据之后的数据倒序排列；
S2.3：利用倒序排列后的数据对缺失数据进行最优数据预测，得到第二最优预测数据；
S2.4：将第二最优预测数据倒序排列；
S2.5：根据第一最优预测数据与倒序排列后的第二最优预测数据计算得到预测结果。


4.根据权利要求3所述的面向城市差异性沉降监测的北斗数据填充与变形预测方法，其特征在于，采用LSTM模型对缺失数据进行最优数据预测。


5.根据权利要求3所述的面向城市差异性沉降监测的北斗数据填充与变形预测方法，其特征在于，在步骤S2.5中，通过以下公式计算得到预测结果：



其中，Si为与第i个缺失数据对应的预测结果，Au为与第i个缺失数据对应的第一最优预测数据，Bi为与第i个缺失数据对应的第二最优预测数据，L为缺失数据的个数。


6.根据权利要求1所述的面向城市差异性沉降监测的北斗数据填充与变形预测方法，其特征在于，在对各段数据进行拟合之前，还包括去除共模误差步骤，具体为：
将M个相邻的监测站的北斗...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘翰林，周恩华，张超东，任伟新，杜博文，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东;44