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期刊文章详细信息

基于时序SAR技术的采空区上方高速公路变形监测及预测方法  ( EI收录)  

Deformation monitoring and prediction methods for expressway above goaf based on time series SAR technique

  

文献类型:期刊文章

作  者:范洪冬[1,2] 邓喀中[1,2] 祝传广[1,2] 陈炳乾[1,2] 李培现[1,2]

机构地区:[1]中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,江苏徐州221116 [2]中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室,江苏徐州221116

出  处:《煤炭学报》

基  金:国家自然科学基金资助项目(41071273);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2010QNA21);国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室开放基金资助项目(LEDM2011B07)

年  份:2012

卷  号:37

期  号:11

起止页码:1841-1846

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2011、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:为掌握采空区上方所建高速公路的变形趋势,解决老采空区上方地表变形监测数据较少,不易建立时序沉降预测模型的问题,利用D-InSAR(Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar)技术对某高速公路进行了变形监测和分析,同时将其结果同地面实测数据相融合,并以LS-SVM(Least Squares-Support Vector Machine)为基础,建立了采空区上方高速公路变形预计模型,通过实例,验证了模型的正确性。具体过程:处理融合数据为等时间间隔,并将其趋势项去除,对余项进行平稳性、正态性及零均值处理;利用Cao方法计算嵌入维数,建立训练样本集,并进行LS-SVM学习训练;最后,采用训练好的模型对未来地表沉降进行预计。以511号监测点为研究对象,建立滚动预计方法,结果显示其最大下沉绝对误差3 mm,最大相对误差2.2%,取得了较为可靠的预计成果。

关 键 词:高速公路 形变监测 D-INSAR LS-SVM 预计  

分 类 号:TD325.4]

参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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