【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地理信息领域的监控模型，具体地说涉及一种基于遗传算法的Kringing插值的地面沉降空间监控方法。
技术介绍
地面沉降是一种普遍而又日趋明显的地质现象。它是区域性地面高程下降的一种环境地质变化，是永久性不可补偿的环境和资源损失，是城市化的产物。它严重影响了沉降区的生态环境和基础设施，如建筑物基础的不均匀沉降会引起的墙壁倾斜、开裂，甚至倒塌；路基地面的下沉变形引起的大量地裂缝；城镇排水系统的标高低于河水位，失去排水功能，甚至引起河水倒灌，形成内涝；沿海城市的防汛堤墙标高也因地面沉降相对与海平面降低，造成海水入侵，降低沿海城市的防汛能力等。因此，如何科学、准确、及时地获取、预测和分析城市地面沉降状况，对一个城市的可持续发展显得尤为重要。然而目前常用的确定性模型、统计模型、人工智能模型等鉴于模型本身的限制，沉降监控效果一般，适用能力和自适性差，在实际工程应用中往往难以满足要求。另一方面，地面沉降作为区域变量，是呈非正态分布的，计算变异函数会出现明显的病态，而且变异函数是对区域化变量间差值取平方，使得插值容易受区域化变量异常值的影响，对测量误差有明显的放大作用。
技术实现思路
专利技术目的本专利技术的目的是提供一种降低区域化误差从而提高监测精度的基于遗传算法的Kriging插值的地面沉降空间监控方法。技术方案为了实现上述技术方案，本专利技术的基于遗传算法的Kriging插值的地面沉降空间监控方法，包括如下步骤(1)采集监测点的坐标(Xi，yi)，i = 1，2，…，N，以及地面沉降量Zi,进行规范化处理；( 2)计算监测点之间的距离权利要求1.ー种基于...
【技术保护点】
一种基于遗传算法的Kriging插值的地面沉降空间监控方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：（1）采集监测点的坐标(xi,yi)，i＝1,2,...,N，以及地面沉降量Zi，进行规范化处理；（2）计算监测点之间的距离：式中，i＝1,2，...,N；j＝1,2,...,N；（3）划分距离组：式中，NH表示距离组的个数，NH≥4；（4）计算各距离组所对应的变异函数值r*(h′m)：式中，N(h′m)表示相隔距离矢量为h的所有监测点对的个数，Zi表示地面沉降量；（5）选择指数变异函数模型并基于遗传算法求定所述模型中的参数，求得变异函数r(h)，指数变异函数模型为：r(h)＝C0+C(1？e？h/a)，式中，C0为块金值，C为偏基台值，a表示变程。（6）计算预测点P邻域内参与预测的参考点之间及各参考点与预测点P的变异函数值γ(i,j)和？（7）计算预测点Kriging插值的预测值：其中，λ表示Kriging权系数，λ＝K？1M，？（8）重复步骤（1）至步骤（7），以网格方式遍历沉降监测结果。dest_path_FDA00002033352700011.jpg,dest_path_FDA0000...
【技术特征摘要】
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