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基于Kalman滤波数据融合技术的滑坡变形分析与预测

         

摘要

位移作为地下水位、雨量、地声等影响因素综合作用的结果,是滑坡体滑动的直接表现.本文提出了Kalman滤波数据融合技术,建立了基于位移参数的Kalman滤波数据融合预测模型,利用Kalman滤波方法对多个位移监测数据进行滤波融合处理,对滑坡体的稳定状态和变化趋势做出更准确的预测.并将该技术应用于京港澳高速公路某滑坡体的变形分析与预测,对该滑坡体的四个位移传感器数据进行了Kalman滤波分析,结果表明,融合后的位移量估计精度更高,融合后的滤波数据更能准确地反映滑坡体的整体变形趋势,为滑坡后期施工及处治提供依据.

著录项

  • 来源
    《中国地质灾害与防治学报》 |2015年第4期|30-3542|共7页
  • 作者

    刘超云; 尹小波; 张彬;

  • 作者单位

    中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙410083;

    中南大学资源勘查与环境地质研究院,湖南长沙410083;

    中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙410083;

    中南大学资源勘查与环境地质研究院,湖南长沙410083;

    中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙410083;

    中南大学资源勘查与环境地质研究院,湖南长沙410083;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 滑坡;
  • 关键词

    位移; Kalman滤波; 数据融合; 状态估计; 滑坡预测;

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