摘要：基坑开挖和人为因素的影响,会使基坑在短时间内产生较大变形,针对现有非等间距GM(1,1)模型在处理突变数据上预测精度低、残差大,文中在非等间距加权GM(1,1)模型的理论基础上,提出一种非等间距改进加权GM(1,1)模型,结合实际基坑工程实例,分别用两种模型对基坑监测点沉降进行拟合预测并与实际值比较。通过模型精度检验,结果表明:非等间距改进加权GM(1,1)模型相对传统的非等间距加权GM(1,1)模型预测精度高,更有利于及时掌握基坑变形情况。

摘要：基于测量机器人的自动化监测系统在深基坑工程中得到了广泛应用,但全站仪测量成果容易受温度、气压、水汽等气象因素的影响,因此,需对环境因素进行修正。常规修正方式是在自动化监测系统中集成多类型传感器,从而获取气象数据,建立修正模型,该方式大大增加了自动化监测系统的复杂程度,同时修正模型差异性较大。本文通过理论分析,提出一种差分数据处理技术,在不增加系统复杂性的前提下,对环境因素进行差分改正,依据全站仪设站点和后视基准点之间的已知参数,计算单位尺度下的差分改正数,对监测点测量数据进行差分改正。通过设计试验方案和工程实例对该差分改正方法进行综合验证,结果表明,通过差分改正后的监测数据与真值的较差更小,精度较高,有较强的可靠性和实用性。