| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 引言 | 第12-14页 |
| 1.2 变形监测常用测量方法及数据粗差处理 | 第14-15页 |
| 1.2.1 变形监测常用测量方法 | 第14页 |
| 1.2.2 粗差检测和剔除 | 第14-15页 |
| 1.3 变形分析的研究现状与进展 | 第15-17页 |
| 1.4 变形监测模型的建立 | 第17-18页 |
| 1.5 本文研究的主要内容及技术路线 | 第18-20页 |
| 第二章 某超高层结构水平位移监测 | 第20-49页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 监测方案工程背景 | 第20-22页 |
| 2.3 影响主体结构水平位移的主要因素 | 第22-23页 |
| 2.4 方案布置 | 第23-30页 |
| 2.4.1 测量设备及其数据获取过程简介 | 第23-24页 |
| 2.4.2 变形监测点布置 | 第24-27页 |
| 2.4.3 监测频率 | 第27页 |
| 2.4.4 监测控制网的建立 | 第27-30页 |
| 2.5 方案实施策略 | 第30-32页 |
| 2.6 监测数据分析 | 第32-48页 |
| 2.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 第三章 某超高层结构水平位移施工模拟分析 | 第49-58页 |
| 3.1 引言 | 第49页 |
| 3.2 施工模拟方法简述 | 第49-50页 |
| 3.3 某超高层结构模型的建立及施工阶段的划分 | 第50-54页 |
| 3.3.1 某超高层结构模型的建立 | 第50-51页 |
| 3.3.2 施工阶段的划分 | 第51-54页 |
| 3.4 结构水平位移施工模拟分析 | 第54-55页 |
| 3.5 理论值与实测值对比分析 | 第55-57页 |
| 3.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 卡尔曼滤波方法原理与编程 | 第58-77页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 常用滤波方法及理论 | 第58-64页 |
| 4.2.1 多元线性回归分析法 | 第58-59页 |
| 4.2.2 时间序列分析法 | 第59-60页 |
| 4.2.3 灰色系统分析法 | 第60-61页 |
| 4.2.4 人工神经网络分析法 | 第61-62页 |
| 4.2.5 小波分析方法 | 第62-63页 |
| 4.2.6 非线性小波变换阈值去噪法的程序实现 | 第63-64页 |
| 4.3 卡尔曼滤波方法 | 第64-68页 |
| 4.3.1 离散性线性系统的卡尔曼滤波 | 第64-66页 |
| 4.3.2 动态测量系统的基本模型 | 第66-68页 |
| 4.3.3 卡尔曼滤波初值的确定 | 第68页 |
| 4.4 自适应卡尔曼滤波 | 第68-75页 |
| 4.4.1 基于极大后验估计原理的自适应卡尔曼滤波 | 第68-70页 |
| 4.4.2 方差补偿自适应卡尔曼滤波 | 第70-71页 |
| 4.4.3 方差分量估计自适应卡尔曼滤波 | 第71-72页 |
| 4.4.4 基于matlab的自适应卡尔曼滤波程序设计 | 第72-75页 |
| 4.5 本章小结 | 第75-77页 |
| 第五章 某超高层结构水平位移监测数据滤波及预测分析 | 第77-113页 |
| 5.1 引言 | 第77页 |
| 5.2 小波去噪分析法与卡尔曼滤波相关方法的比较 | 第77-81页 |
| 5.3 自适应卡尔曼滤波的滤波效果比较 | 第81-94页 |
| 5.4 卡尔曼滤波及其自适应算法的预测效果分析 | 第94-97页 |
| 5.5 常用动态监测系统模型的卡尔曼滤波效果分析 | 第97-110页 |
| 5.6 常用动态监测系统模型的卡尔曼预测效果分析 | 第110-111页 |
| 5.7 本章小结 | 第111-113页 |
| 第六章 结论与展望 | 第113-115页 |
| 6.1 主要结论 | 第113-114页 |
| 6.2 研究展望 | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-120页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第120-121页 |
| 致谢 | 第121页 |
