碾压施工质量监控的径向神经网络拟合高程研究

何海清; 黄声享; 伍根

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碾压施工质量监控的径向神经网络拟合高程研究

何海清, 黄声享, 伍根

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何海清, 黄声享, 伍根. 碾压施工质量监控的径向神经网络拟合高程研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(5): 594-597.

引用本文:

何海清, 黄声享, 伍根. 碾压施工质量监控的径向神经网络拟合高程研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(5): 594-597.

HE Haiqing, HUANG Shengxiang, WU Gen. Height Fitting by Radial Neural Network for the Construction Quality Control of Face Rockfill Dam[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(5): 594-597.

Citation:

HE Haiqing, HUANG Shengxiang, WU Gen. Height Fitting by Radial Neural Network for the Construction Quality Control of Face Rockfill Dam[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(5): 594-597.

碾压施工质量监控的径向神经网络拟合高程研究

¹武汉大学测绘学院,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家863计划资助项目(2009AA12Z311);;精密工程与工业测量国家测绘地理信息局地理信息重点实验室开放研究基金资助项目(PF2011-11)

详细信息

作者简介:
何海清，博士生，现从事卫星定位导航技术、变形监测与灾害预报及无人机应用等研究。

中图分类号: P258

Height Fitting by Radial Neural Network for the Construction Quality Control of Face Rockfill Dam

¹ School of Geodesy and Geomatics,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家863计划资助项目(2009AA12Z311);;精密工程与工业测量国家测绘地理信息局地理信息重点实验室开放研究基金资助项目(PF2011-11)

摘要: 针对面板堆石坝摊铺层表面及测量机器人采集摊铺层离散数据密且精度高等特征,利用径向神经网络方法,采用复二次函数作为径向基,根据数理统计理论和逐步趋近法自适应优选平滑因子拟合摊铺层高程,以达到与实际高程的最佳吻合。以某面板堆石坝的测量机器人采集的数据为例,对该方法进行了验证。结果表明,其拟合精度明显优于常规拟合方法,更加适合面板堆石坝摊铺层表面的高程拟合。
- 径向基函数 /
- 复二次函数 /
- 平滑因子 /
- 高程拟合 /
- 面板堆石坝
Abstract: According to the characteristics of face rockfill dam surface and the points collected by the surveying robot are much and their height difference is small,to achieve optimal fitting effect compared with real height,a method was proposed for fitting height by radial basis function(RBF) neural network based on multiquadric(MQ) function and optimal smooth factor by means of mathematical statistics and progressive approach method.To verify its feasibility,we carried out the surface height fitting of face rockfill dam with the data from surveying robot.The results show that the method can get better fitting effect and has higher precision than many common fitting methods.So the method maybe more suitable for surface height fitting of face rockfill dam and can provide the reliable data base to monitor the rolled thickness and construction quality for face rockfill dam.
- RBF /
- multiquadric /
- smooth factor /
- height fitting /
- face rockfill dam

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碾压施工质量监控的径向神经网络拟合高程研究

¹武汉大学测绘学院,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家863计划资助项目(2009AA12Z311);;精密工程与工业测量国家测绘地理信息局地理信息重点实验室开放研究基金资助项目(PF2011-11)

作者简介:
何海清，博士生，现从事卫星定位导航技术、变形监测与灾害预报及无人机应用等研究。

收稿日期: 2012-03-15
刊出日期: 2012-05-05

中图分类号: P258

关键词:

摘要: 针对面板堆石坝摊铺层表面及测量机器人采集摊铺层离散数据密且精度高等特征,利用径向神经网络方法,采用复二次函数作为径向基,根据数理统计理论和逐步趋近法自适应优选平滑因子拟合摊铺层高程,以达到与实际高程的最佳吻合。以某面板堆石坝的测量机器人采集的数据为例,对该方法进行了验证。结果表明,其拟合精度明显优于常规拟合方法,更加适合面板堆石坝摊铺层表面的高程拟合。