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邱伟

作品数:7 被引量:24H指数:3
供职机构:河海大学地球科学与工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:天文地球自动化与计算机技术水利工程建筑科学更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 3篇天文地球
  • 2篇自动化与计算...
  • 2篇水利工程
  • 1篇建筑科学
  • 1篇理学

主题

  • 2篇桥梁
  • 2篇组合预测
  • 2篇PDL模型
  • 2篇大坝
  • 1篇道路中心线
  • 1篇多项式分布滞...
  • 1篇实时监测
  • 1篇桥梁挠度
  • 1篇桥轴线
  • 1篇自回归模型
  • 1篇坐标系
  • 1篇小波
  • 1篇小波分解
  • 1篇小波分析
  • 1篇梁挠度
  • 1篇挠度
  • 1篇灰色GM(1...
  • 1篇混合模型
  • 1篇加权
  • 1篇加权平均

机构

  • 7篇河海大学
  • 1篇国网新源控股...

作者

  • 7篇邱伟
  • 5篇黄腾
  • 2篇唐佑辉
  • 1篇周绍光
  • 1篇王成
  • 1篇郑浩
  • 1篇孙金彦
  • 1篇凡莉
  • 1篇向晶
  • 1篇姚涛
  • 1篇朱春宁
  • 1篇葛文

传媒

  • 2篇测绘工程
  • 2篇勘察科学技术
  • 1篇工程勘察
  • 1篇国土资源遥感
  • 1篇测绘与空间地...

年份

  • 1篇2018
  • 2篇2015
  • 4篇2014
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
多项式分布滞后模型在桥梁挠度预测中的应用被引量:1
2014年
介绍了PDL(多项式分布滞后)模型,并将其应用于某桥梁挠度预测,重点考虑了温度以及车流量对挠度的影响。借助EVIEWS软件对桥梁不同时期的挠度变形值进行预测,并与灰色GM(1,1)模型的预测结果进行对比分析。结果表明,PDL模型具有比灰色模型更高的预测精度,其预测结果更为可靠,对类似工程有一定的借鉴作用。
邱伟黄腾葛文唐佑辉
关键词:PDL模型
北斗/GPS大坝实时监测与预警系统精度测试研究被引量:3
2018年
该文针对传统大坝安全监测频率低、费时费力且不能很好的反映抽水蓄能大坝全天候的变形情况和规律的问题,研制了基于北斗/GPS卫星导航系统的大坝实时外观智能监测与快速预警系统。为测试该系统的精度和稳定性,对系统运行期间采样数据进行了详细的统计分析。结果表明,经过卡尔曼滤波处理后的实时数据略有波动,但总体稳定;该系统获取的每小时平均数据可以检测到监测点1mm的变化量。
闵从军周瑛刘海滨邱伟令晓博陈林
关键词:大坝实时监测
顾及温度因子的PDL模型及其组合模型在桥梁挠度预测中的应用
2014年
桥梁挠度影响因素的不确定性导致了挠度预测的复杂性,本文介绍了一种考虑温度因子影响的多项式分布滞后(PDL)模型,并与灰色模型进行加权组合,结合长江某大桥挠度监测数据进行分析,结果表明,两者的组合模型能明显提高挠度预测精度,其预测结果更为可靠。
邱伟黄腾
关键词:桥梁挠度PDL模型组合预测
关于测量中平面坐标系转换的研究被引量:2
2014年
针对测量中平面坐标系的转换应用较多,且教科书中只是列出了转换的基本公式,并且不同版本的教材列举的公式有微小差别,很容易让人混淆等问题,该文详述平面坐标系转换公式的推导过程,指出转换公式的不同的原因及相互转化的方法,并列举出工程应用中常用的几种转换类型,具有一定的实际应用价值。
唐佑辉黄腾邱伟王成姚涛
关键词:城市坐标系
混合模型在沉降监测中的组合预测方法被引量:9
2014年
对建筑物沉降数据进行建模预测,以便掌握其变形规律并预测变形趋势,保障建筑物的安全。单一预测模型有自己的适用情形,也存在各自的缺点,已经不能满足当前的精度要求。选取灰色GM(1,1)和自回归两种常用的预测模型,通过两种不同的方式进行组合预测,并结合南京市地铁一号线百家湖段沉降监测数据进行计算分析,结果表明两种组合方法与单一预测模型相比精度均有所提高。
邱伟黄腾朱春宁
关键词:灰色GM(1,1)模型自回归模型组合预测加权平均
基于高分辨率影像的道路中心线提取技术研究被引量:7
2015年
针对遥感影像道路提取问题,探索了一种基于道路条带自动检测道路中心线的方法。首先基于概率增进树算法获取道路候选点,并通过形态学运算得到光滑和完整的道路条带;然后结合细化运算自动检测道路中心线。但检测的中心线存在"毛刺"且局部曲率变化过大,不符合道路的形状特征。针对该问题,引入了测地距离理论,并用迭代方法去除"毛刺",获得初始道路中心线;再通过Dijkstra最短路径算法优化初始结果;最后根据方向一致性和道路连续性获取最终的道路中心线。采用高分辨率航空影像对上述方法的实验结果证明了该方法的有效性和可行性。
周绍光向晶邱伟孙金彦凡莉
关键词:测地距离
基于小波分析AR(P)-SVR组合模型在大坝变形预测中的应用被引量:2
2015年
监测序列经小波分解后,得到低频分量和高频分量。对低频分量采用自回归AR(P)模型预测,对高频分量采用支持向量回归机SVR模型预测,最后将各分量进行小波重构,得到监测序列的预测值。结果表明,此种预测方法比直接使用SVR模型或经小波分解后再采用SVR模型预测精度高。
沈哲辉黄腾邱伟郑浩
关键词:小波分解AR(P)模型
共1页<1>
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