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大坝变形监测数据分析与模型建立概述：本文旨在对大坝变形监测数据进行分析，并建立相应的模型以提供更加准确的预测和监测手段。
通过对大坝变形监测数据的分析，我们可以更好地评估大坝的安全性，及时发现潜在的问题，并采取相应的措施以确保大坝的可靠性和稳定性。
一、大坝变形监测数据分析1. 数据收集与整理首先，我们需要收集大坝变形监测的相关数据，包括测量点坐标、位移变化数据等。
这些数据可以通过传感器、测量设备等获取，并进行整理和存储以便后续分析使用。
2. 数据预处理在进行数据分析之前，我们需要对原始数据进行预处理。
这包括数据清洗、异常值处理、数据平滑等步骤，以确保数据的准确性和可靠性。
3. 数据分析通过对大坝变形监测数据的分析，我们可以从不同维度来评估大坝的变形情况。
常用的分析方法包括：- 坐标变形分析：通过对监测点的坐标数据进行处理和分析，可以得到大坝在空间上的变形情况，包括平移、旋转和变形形态等。
- 位移变化分析：通过对监测点的位移变化数据进行时间序列分析，可以得到大坝的动态变化情况，包括位移速率、加速度等信息。
- 形变分析：通过对监测点的位移变化数据进行差分运算、形变分析等，可以得到大坝的形变分布情况，包括横向位移、纵向位移等。
4. 变形异常识别与预警通过对大坝变形监测数据的分析，我们可以识别出异常变形情况，并进行预警。
这些异常可能包括大坝整体性的变化、局部部位的异常变形等。
及时识别和预警这些异常变形情况有助于采取相应的措施以确保大坝的安全性。
二、大坝变形模型建立1. 模型选择在建立大坝的变形模型之前，我们需要选择合适的模型。
模型的选择依赖于大坝的特性和监测数据的情况。
常用的模型包括物理模型、数学模型等。
2. 模型参数估计在模型建立过程中，我们需要对模型的参数进行估计。
这可以通过最小二乘法、最大似然估计等方法进行。
通过合理的参数估计，可以提高模型的准确性和可靠性。
3. 模型验证在建立模型之后，我们需要对模型进行验证。
大坝变形监测数据分析与预警模型构建1. 现状分析目前，大坝在水库建设中起到了重要的作用，但随着时间的推移，大坝的变形问题越来越受到关注。
因此，大坝变形监测数据的分析和预警模型的构建变得至关重要。
2. 大坝变形监测数据分析2.1 数据采集与预处理监测大坝变形的关键是收集准确、全面的数据。
这些数据可以通过各种传感器设备、无人机等工具进行获取。
同时，采集到的数据应进行预处理，包括数据清洗、异常值处理、数据对齐等步骤。
2.2 变形趋势分析通过对大坝变形监测数据的分析，可以得出变形趋势。
常用的方法包括时序分析、统计分析、回归分析等。
这些方法可以帮助我们了解大坝的变形情况，识别变形的主要因素，并为后续的预警模型构建提供依据。
3. 大坝预警模型构建3.1 特征选择和提取在构建预警模型之前，我们需要选择和提取大坝变形监测数据中的关键特征。
这些特征应该能够反映大坝变形的重要因素，包括水位、温度、土壤湿度等。
可以使用特征选择算法和相关性分析等方法来确定最具代表性的特征。
3.2 建立预测模型在选择和提取特征之后，需要选择适当的模型来建立预警模型。
常用的模型包括回归模型、神经网络模型、支持向量机模型等。
根据实际情况，选择最合适的模型来进行建模，并进行模型训练和验证。
3.3 预警模型评估建立预警模型后，需要对模型进行评估。
可以使用交叉验证、ROC曲线、准确率和召回率等指标来评估模型的性能。
通过评估，我们可以了解模型的准确性和稳定性，以及对大坝变形进行预测的能力。
4. 模型应用与优化4.1 模型应用建立的预警模型可以应用于大坝变形的实时监测与预警系统中，实现对大坝变形的及时监测和预警。
通过监测数据和模型预测结果的对比，可以帮助工程师和决策者采取相应的措施，确保大坝的安全运行。
4.2 模型优化在应用过程中，我们可以通过反馈机制对模型进行优化。
收集实际监测数据和预测结果的误差，对模型进行调整和改进，提高预测的准确性和稳定性。
同时，还可以考虑引入其他相关因素，如降雨量、地震等，来提升预测模型的效果。
毕业设计：建筑物的变形观测变形监测方案嘿，小伙伴，今天我要跟你聊聊一个相当有意思的课题——建筑物的变形观测变形监测方案。
别看这名字有点长，其实它就是一门研究如何监控建筑物变形的技术活儿。
下面我就用我那十年方案写作的经验，带你领略一下这个方案的精彩之处。
咱们得知道，建筑物变形是个啥玩意儿。
简单来说，就是建筑物在外力作用下，形状和尺寸发生变化。
这事儿听起来有点玄乎，但却是建筑安全的大敌。
所以，监测建筑物的变形，就成了咱们这个方案的核心任务。
一、方案背景话说这事儿起源于我国城市化进程的加速，高楼大厦拔地而起，但随之而来的就是建筑安全问题。
尤其是那些大型、超高层的建筑物，一旦出现变形，后果不堪设想。
于是，咱们这个方案应运而生，旨在为建筑物的变形监测提供一套可行的方案。
二、监测目的1.确保建筑物在施工和使用过程中，结构安全、稳定。
2.及时发现和处理建筑物的变形问题，防止事故发生。
3.为建筑物的维护、保养提供科学依据。
三、监测方法1.全站仪测量法：这是一种利用全站仪对建筑物进行三维测量，从而得到建筑物变形数据的方法。
优点是精度高，但成本较高，操作复杂。
2.光学测量法：通过光学仪器对建筑物进行拍照，然后分析照片中建筑物的变形情况。
这种方法成本较低，操作简单，但精度相对较低。
3.激光扫描法：利用激光扫描仪对建筑物进行扫描，得到建筑物的三维模型，进而分析变形情况。
这种方法精度较高，但成本较高，设备要求较高。
4.雷达监测法：通过雷达对建筑物进行监测，实时获取建筑物的变形数据。
优点是实时性强，但精度相对较低。
综合考虑，我们选择了全站仪测量法作为主要监测手段，辅以光学测量法进行验证。
四、监测步骤1.建立监测点：在建筑物上设置一定数量的监测点，用于采集变形数据。
2.数据采集：利用全站仪对监测点进行测量，获取建筑物的三维坐标。
3.数据处理：将采集到的数据输入计算机，进行数据处理，得到建筑物的变形数据。
4.变形分析：根据变形数据，分析建筑物的变形趋势，为处理变形问题提供依据。
名称解释1.变形监测：变形监测是对被监测的对象或物体（简称变形体）进行测量以确定其空间位置及内部形态随时间的变化特征。
2.瞬间变形：是指在短时间荷载作用下发生的瞬间变形。
3.液体静力水准测量：也称连通管测量，是利用相互连通的且静力平衡时的液面进行高程传递的测量方法。
4.长周期变形：指在比较长的时间段内发生的循环变形过程。
5.变形监测点：是直接埋设在变形体上的能反映建筑物变形特征的测量点，又称观测点，一般埋在建筑物内部，并根据测定他们的变化来判断这些建筑物的沉陷与位移。
6.视准线法：利用经纬仪或视准仪的视准轴构成基准线，通过该基准线的铅垂面作为基准面，并以此铅垂面为标准，测定其他观测点相对于该铅垂面的水平位移量的一种方法。
7.引张线：在两个工作基点间拉紧一根不锈钢丝而建立的一条基准线。
8.挠度：建筑物在应力作用下产生弯曲和扭曲，弯曲变形时横截面形心沿与轴线垂直方向的线位移成为挠度。
9.深层水平位移：基坑围护桩墙和土体在不同深度上的水平位移。
10.土体分层沉降：指地表以下不同深度土层内点的沉降或隆起。
11.基坑回弹：基坑开挖后，由于卸除地基自重，引起基坑底面及坑外一定范围内土体相对于开挖前的回弹变形。
12.激光垂准法：利用激光垂准仪，测定建筑物底部和顶部距离垂准激光束的距离差，从而计算建筑物某轴线（某一面）的倾斜度。
13.正垂线：将钢丝上端悬挂于建筑物顶部，通过竖井至建筑物的底部，在下端悬挂重锤，并放置在油桶之中便于垂线的稳定，以此来测定建筑物顶部至底部的相对位移。
14.倒垂线：将钢丝的一端与锚块固定，而另一端与浮托设备相连，在浮力作用下，钢丝被张紧，只要锚块稳定不动，钢丝将始终位于同一铅垂线位置上，从而为变形监测提供一条稳定的基准线。
15.土体回弹测量：测量地铁盾构隧道掘进后相对于地铁盾构隧道掘进前的隧道底部和两侧土体的回弹量。
16.桥面挠度：是指桥面沿轴线的垂直位移。
简答1.变形监测的主要目的有哪些?（1）分析和评价建筑物的安全状态（2）验证设计参数（3）反馈设计施工质量（4）研究正常的变形规律和预报变形的方法2.变形监测的主要内容有哪些?（1）现场巡视（2）位移监测（3）渗流监测（4）应力监测（5）环境量监测（6）周边监测3.变形监测点分哪几类?各有什么要求?1）基准点：基准点埋设在稳固的基岩上或变形区域以外,尽可能长期保存，稳定不动，每个工程一般应建立3个基准点,以便相互校核,确保坐标系统的一致。
GM(1,1)模型在桥梁变形监测中的应用摘要：桥梁在施工运行期间，由于受外界环境的影响而发生沉降变形，若变形超出了限定要求，则会影响其正常使用。
因而，预测其可能的变形区间和沉降值是桥梁变形监测的重要内容。
本文选取桥墩上1点的沉降观测数据，运用gm（1，1）模型预测理论对1点沉降观测数据进行分析和预报，并评出模型结果的精度等级，得出未来几天内几乎没有沉降的结论。
关键字：gm（1，1）模型；平均相对误差；预测abstracts: during the operation, due to the impact of the external environment would be subject to settlement deformation, if bridge construction deformation was beyond the limit required, it would affect their normal use. thus, to predict the value of settlement and the possible range of deformation is an important part of the bridge-deformation monitoring. have selected a settlement observation data of point no.1 on the pier, this paper was use of settlement observation datas of 1-point to predict and analysis for forecasting ,based on gm (1,1) model theory, and top the accuracy level of model, had conclusion of almost no settlement within the next few days.key words: gm(1,1) model; average ralative error; predict and forcast中图分类号:u445.7+1文献标识码：a文章编号：1引言在工程建筑物施工运营期间，为了监测建筑的安全和稳定情况，了解其设计是否合理，变形监测便显得尤为重要。
第一章变形、变形（Deformation）是指物体在外来因素作用下产生的形状、大小或者位置的改变。
引起变形的外来因素主要包括外加力和温度。
变形监测，也称为变形测量或变形观测，是指对物体的变形进行监视测量。
变形监测是一项用各种测量仪器（传感器）对所监测物体在荷载和环境变化作用下产生的变形，进行数据采集、数据计算处理、变形分析与预报的测量工作。
变形观测方法一般分为四类：1、地面测量方法2、空间测量技术3、摄影测量和地面激光扫瞄4、专门测量手段变形观测数据分析内容1、几何分析——是分析变形体在空间中和时域中的变形特性；2、物理解释——是分析变形与变形原因之间的关系，用于预报变形，理解变形的机理。
变形的物理解释方法1、统计分析法（或称回归分析法）——回归分析法是通过分析所观测的变形和变形成因之间的相关性来建立2、确定函数法——确定函数模型法是利用荷载、变形体的几何性质和物理性质，以及应力第二章建筑物垂直位移观测应该在基坑开挖之前进行，并且贯穿于整个施工过程中，而且延续到建成后若干年，直至沉降现象基本停止为止。
垂直位移测量通常采用水准测量方法为了减少系统误差的影响，一般考虑采取以下措施：（1）固定观测路线——设置固定的安置仪器点和立尺点（2）固定观测仪器和人员——监测工作中使用固定仪器和水准标尺，有条件时最好固定人员进行观测。
三固定：路线、仪器、人员保证水准基点稳定的措施远离——深埋——成组埋设——如果布设的水准基点与沉陷观测点之间的距离较远，需要在水准基点和沉陷观测点之间布置联系点，称为工作基点，垂直位移观测包括：①基坑回弹观测——②地基土分层沉降观测——③建（构）筑物基础——④建（构）筑物本身的沉降观测——⑤地表沉降观测——目前垂直位移观测最常用的是精密水准测量方法，有的情况下也有应用液体静力水准测量方法观测。
观测点布设有以下要求：（1）在基坑中央和距基坑底边缘约1/4坑底宽度处，以及其他变形特征位置设观测点。
精选文档变形监测简单易考知识点一、名词解释：1、挠度：建筑物在应力的作用下产生弯曲和扭曲，弯曲变形时横截面形心沿与轴线垂直方向的线位移称为挠度2、工作基点：它是基准点与变形观测点之间起联系作用的点3、视准线测量：它是利用经纬仪或视准仪的视准轴构成基准线，通过该基准线的铅锤面作为基准面，测定其他观测点相对于该铅锤面的水平位移量的一种方法。
4、水平位移：建筑物的水平位移是指建筑物整体平面移动5、变形体：一般包括工程建筑物、技术设备以及其他自然或人工对象。
6、•变形监测：是对被监测的对象或物体（简称变形体）进行测量以确定其空间位置及内部形态随时间的变化特征。
变形监测又称变形测量或变形观测。
二、填空1、水平位移监测常用方法：1）大地测量法，主要包括三角网测量法、精密导线测量法、交会法等；2 ）基准线法，主要包括视准线法、引张线法、激光准直法和垂线法等； 3 ）专用测量法；4 ）GPS测量法。
2、建筑物内部监测项目主要包括：位移监测、应力/应变监测、温度监测、渗流监测和挠度监测等。
3、变形监测的数学模型（4类）：灰色系统分析模型、时间序列分析模型、多元线性回归模型、逐步回归统计模型4、变形监测的分类：一般分类，静态和动态；特征分类，分为变形体自身的形变（伸缩、错动、弯曲、扭转）和变形体的刚体位移（整体平移、转动、升降、倾斜）按变形速度分类（长周期变形，短周期变形，瞬时变形）按变形特点分类（弹性变形，塑性变形）精选文档5、简述灰色系统模型及其特点。
一个贫信息的系统或灰色信息的系统，称为灰色系统。
表征灰色系统行为的离乱观测数据，按生成原理处理后可建立系统的灰色模型。
灰色系统理论提出了一种新的分析方法，它对样本量的多少没有过分要求，也不需要典型的分布规律，计算工作量小，因此，灰色系统在许多领域中得到应用。
6、垂直位移监测方法分类：常用的方法有几何水准测量方法、三角高程测量法、液体静力水准法，压力测量放，GSP测量三、简答1、变形监测的特点：（1）周期性重复观测；（2）精度要求高；（3 ）多种观测技术的综合应用；（4）监测网着重于研究点位的变化。
变形监测数据处理与分析方法探讨引言：变形监测数据是指通过使用不同设备和技术手段进行道路、桥梁、建筑物等结构物的变形监测所得到的数据。
这些数据对于评估结构物的稳定性和安全性至关重要。
然而，要从这些数据中获取有用的信息，需要进行数据处理和分析。
本文将探讨变形监测数据处理与分析的一些主要方法和技术。
一、数据处理方法：1.数据清洗：变形监测数据通常会受到传感器误差、环境干扰和人为因素等的影响，导致数据中存在一些噪声和异常值。
因此，在进行数据处理之前，需要对原始数据进行清洗。
这包括去除异常值、平滑数据、填补缺失值等。
常用的数据清洗方法包括均值、中位数、插值等。
2.数据变换：有时候，为了更好地展示和分析数据，需要对数据进行变换。
常见的数据变换方法包括对数变换、归一化、平移和缩放等。
这些变换可以帮助减少数据的偏态、尺度效应和噪声影响，使数据更符合分析要求。
3.数据归类：根据变形监测数据的特征，可以将其分为几个不同的类别，比如线性变形、非线性变形、周期性变形等。
通过将数据进行归类，可以更好地理解和比较不同类别之间的差异。
常见的数据归类方法包括聚类分析、特征提取等。
二、数据分析方法：1.统计分析：统计分析是变形监测数据处理与分析中最常用的方法之一、通过统计分析，可以计算数据的平均值、方差、相关性等指标，帮助理解数据的分布和变化趋势。
常用的统计分析方法包括频率分布分析、回归分析、相关分析等。
2.时频分析：变形监测数据通常是时间序列数据，可以通过时频分析方法来分析其频域和时域特性。
时频分析可以帮助识别数据中的周期性或突变特征，提取变形信号的频率成分和强度等信息。
常用的时频分析方法包括傅里叶分析、小波分析等。
3.模型建立：对于变形监测数据的分析，有时候需要建立数学或物理模型来描述变形行为的规律性。
基于模型的方法可以更好地预测和解释数据中的变化，同时也可以评估结构物的稳定性和安全性。
常见的模型方法包括回归模型、神经网络等。
变形监测模型综述摘要：变形监测模型可有效提取观测数据中的形变信息并对变形的趋势进行预测。
本文对统计模型，时间序列模型及灰色系统模型的建模原理进行介绍，并展望了监控模型的发展趋势。
关键词：变形监测；监测模型；建模原理；展望A Summary On The Deformation Monitoring ModelAbstract:The deformation monitoring model can effectively extract the deformation information in the observation data and predict the deformation trend. In this paper, the modeling principle of the statistical model, time series model and grey system model are introduced, and the development trend of the monitoring model is forecasted.Key words:Deformation monitoring; monitoring model; modeling principle; forecast1、引言建筑物形变缓慢，持续时间长，使得变形监测需要长期地重复观测，从而产生大量的监测数据。
如何处理这些获取的数据，能否准确地提取其中的信息决定了监测的质量。
好的安全监测模型不仅能处理大量的数据，也能有效获取有用的变形信息，提升变形监测的效率。
获取实时的观测数据后，通过监控模型提取监测对象的变形信息，分析监测对象的形变规律和变化趋势。
因此好的监测模型应具有实时性、可靠性、可预见性等基本属性。
变形监测工作包括两个过程：（1）对于给定监测对象如何确定对它的必要监测精度指标；（2）如何依据所测量的数据对监测对象的安全状况进行诊断与预警[1]。
目前，变形监测模型有很多，主要有：统计模型、时间序列模型、灰色系统模型、人工神经网络模型等。
2、变形监测模型2.1统计模型统计模型是传统的监测模型之一，它通过建立监测对象变形量与不同相关因子之间数学关系来拟合并预测建筑物的变形趋势。
可以建立和单因子的相关关系，也可以同时建立和多个因子之间的相关关系。
相关关系式可以是线性的，也可以是非线性的。
回归分析相关关系多项式的确定一般是根据最小二乘原理。
回归分析反映了变形量与相关因子之间不明确或比较复杂而无法定量分析相关关系。
对于具有固定相关关系而参数不确定的模型，也可以用回归分析进行参数求解。
建立统计模型一般需要大量的观测数据，通过多项式拟合，利用线性假设检验判断模型的阶数[2]。
统计模型能直观感应出变形体的变形量与影响因素之间的相关关系，是应用比较广泛的变形成因分析方法。
建立统计模型的常用方法为回归分析，是一种重要的因果关系定量定性分析方法。
回归分析旨在通过数理统计原理对具有相关关系的变量之间的数量变化规律进行测定，研究某一随机变量与另一个或几个普通变量之间的数学关系，选出产生影响的各种因素，并确定其中的主要因素和次要因素，从而建立对应的数学模型[3]。
利用概率统计知识对此关系进行分析，以判别其有效性，还可以利用关系式，由一个或多个变量去预测和控制另一个变量的取值，从而知道这种预测和控制达到的程度，进行因素分析[4]。
并据此对因变量进行估计和预测，使事物间的抽象逻辑因果关系转换为具体的数学表达式。
回归分析包括一元回归和多元回归。
同时，自变量和因变量间的函数关系也有线性和非线性之分。
非线性的关系可以根据曲线匹配和多项式拟合，通过变量转换为线性回归关系。
以多元线性回归为例，建筑物的变形往往与多种因素相关。
首先需要对影响因素进行分析，找出主要影响因子，确定自变量。
确定回归分析对象为()12,,,,i i i im y x x x ，则可以建立回归模型011y i i m im i x x βββε=++++（2.1） 式中，y i 为因变量，0β为截距，1m ,,ββ为系数，ij x 为自变量，i ε为随机误差。
模型的误差方程为：011i i m mi i x x y νβββ=+++- （2.2） 用矩阵表示为：V A Y β=- （2.3） 其中，()12=,,,T n V ννν 11211122221211=1m m m m mm x x x x x x A x x x ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦()012=,,,,n T βββββ()12,,,T n Y y y y = 根据最小二乘法，可有法方程ˆ0T T A A A Y β-= （2.4） 解得参数为()1ˆ=T T A A A Y β- （2.5） 由式（2.5）得到的参数可得回归方程为01122ˆˆˆˆˆi i m mi y x x x ββββ=++++ （2.6）2.2时间序列模型时间序列理论认为变形体的不同状态是具有相关性的。
因此许多学者通过对观测数据的时间序列进行动态模型研究，建立了时间序列的数据处理分析模型。
时间序列是系统辨识与系统分析的重要方法之一，是一种动态的数据参数化时域分析处理方法[5]。
时序分析方法作为一种动态分析方法，反映了变形体自身在时间上的自相关关系以及变形的连续性，是以监测对象形变可连续的现实依据来建立的数学模型，它能客观的反映监测对象的形变特征，也有利于做出变形的物理解释[6]。
时间序列的基本思想是，某时间点的观测值与它前n 期资料有关。
而且还与前s 步的干扰系数有关。
根据影像资料期数和干扰系数期数，可以将时间序列模型分成三类。
（1）()AR n 模型，即自回归时间序列模型，这种模型认为预测值只与前期的观测资料有关，而没有前期的干扰系数。
模型形式为：122i i i i n i n x x x x ϕϕϕ---=+++ （2.7） （2）()MA m 模型，即滑动平均模型，它认为预测值只与前期的干扰项有关，是一种关于误差项数学模型。
模型形式为：1122i i i i m i m x a a a a θθθ---=---- （2.8） （3）(),ARMA n m 模型，是上述两种模型的结合，是时间序列模型中最具代表性的一个，它是观测序列内部关系的描述。
在其它变量之间的函数关系无法确定时，就需要时间序列模型来构建观测值之间的关系和误差传递方式。
模型形式为1221122i i i i n i n i i m i m i x x x x a a a a ϕϕϕθθθ------=+++----+ （2.9）2.3灰色系统模型统计模型和时间序列模型是在观测对象的变形和某些因素具有具体的相关关系或观测对象本身具有自相关的前提下建立的。
然而邓聚龙教授提出的灰色系统理论认为变形数据是没有规律且其内部是不相关的，须将数据作预处理后才呈现出一定的规律。
灰色系统理论适合于在观测数据样本相对较少，信息不完善的系统。
因此它是一个贫信息处理方法。
通过数据重生成后发现其规律性，建立变形量之间以及变形量与影响因素之间的拟合预测模型，从而反映出变形体的变形规律[7]。
在变形监测中，灰色模型将观测值看成是在一定范围内变化的，与时间有关的灰色过程。
首先，它不是寻找数据间的规律，而是将数据重生成，使原本离散的数据显现一定的规律性。
这是一种研究无序数列中潜藏规律的方法。
在变形监测中有时也很难从数据的表面发现数据的规律，对问题分析具有一定的盲目性。
灰色系统中的信息不完全，一般表现在系统因素不完全明确，因素观测量也不完全清楚，整个系统的结构也不完全知道，系统间的作用原理也不用完全明了。
灰色系统理论能很好适应这类问题。
数据重生成一般有三种方法。
（1）累加生成，即对原始序列中的数据进行累加，形成一个新的数据序列。
累加可以只对原数据序列进行一次累加，也可以对新序列再进行若干次累加。
记m 次累加后形成的数列为()m x ，则：()()()11k m m i x x i -==∑（2.10）（2）累减生成，与累加生成相反，将前后两期数据相减形成新的序列。
计算方法为： ()()()()11m m m x x k x k -=-- （2.11）（3）紧邻均值生成，即将相邻两期数据求平均值形成的新数列：()()()()112Z k x k x k =+- （2.12）预处理后的数据都会呈现出一定的规律性。
灰色系统模型的表现形式为()1GM N ，，其中1代表检测值，N 代表了观测因子。
建立监测值与多因子之间的关系模型，须先构建微分方程：()()()()111111112231n n dx ax b x b x b x dt-+=+++ （2.13） 离散化后写成矩阵形式：()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()0111222011122211011122222223333n n n n x z x x x z x x a b b x n z n x n x n -⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=+++⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦ （2.14）令()()()()()()02020223n x x y x n ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦()()()()()()()()()()()()()()()()()()111222111222111222222333z x x z x x B z n x n x n ⎡⎤-⎢⎥-⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦ []121,,,,T n a a b b b -=则有y Ba = （2.15） 根据最小二乘法，可求得参数()1ˆT T a B B B y -= （2.16） 将参数代入方程，可得()()()()()()()()()()()()()1111111211111223ˆ1111111ak N N N N b b x k x x k x k e a a b b b x k x k x k a a a ---⎡⎤+=-+--+⎢⎥⎣⎦+++++++ （2.17）冲生成的数据序列须用白化公式还原()()()()()()011111ˆˆˆ11x k x k x k +=+- （2.18）2.4其它监控模型近些年来，对人工神经网络的研究应用是一个比较热门的方向。
发展也很迅速。
在变形监测领域的分析预报方面应用很广泛。
在变形比较复杂的情况下，可以利用人工神经网络理论发掘监测对象的形变值以及各相关因素之间的高度非线性关系。
反映复杂变形体变形的内在特性。
还有一些其他的数据处理模型，如小波分析，卡尔曼滤波等也都是应用十分广泛，理论也较为成熟，都能较好地解决变形监测中的数据处理问题。
