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作者
张迪唐旭李玉豪
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单位
南京信息工程大学遥感与测绘工程学院
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摘要
针对传统桥梁监测技术监测时间不连续.只能依靠现有监测数据分析桥梁形变的问题.以南京大胜关长江大桥为研究对象.利用SBAS-InSAR技术获取2018-2019年的桥梁形变结果.以桥梁形变结果中的平均形变速率和LOS向时间序列形变量为输入集.分别构建BP神经网络时间序列模型来预测桥梁的形变量.结果表明:平均形变速率预测模型和LOS向时间序列形变预测模型的预测值与InSAR观测值之间的平均绝对误差分别为1.54.1.28 mm,均方误差分别为1.81.1.34 mm,均方根误差分别为1.81.1.53 mm,表明时间序列形变预测模型的可行性.为未来的桥梁形变预测提供了有力支撑.
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关键词
小基线干涉测量桥梁形变钢桁梁BP神经网络
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基金项目(Foundation)
国家自然科学基金项目(41704024),华设设计集团股份有限公司科技开放基金项目(KY2021074);华设设计集团股份有限公司D类科研基金项目(KY2021043),
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文章目录
1 研究区和数据源
1.1 研究区概况
1.2 数据来源
2 研究方法
2.1 SBAS-InSAR技术原理
2.2 精度验证方法
3 结果和分析
3.1 年形变速率分析
3.2 形变时间序列分析
3.3 BP神经网络预测模型
3.3.1 平均形变速率预测模型
3.3.2 LOS向时间序列形变预测模型
4 结论
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引用格式
张迪,唐旭,李玉豪.基于SBAS-InSAR技术钢桁梁结构桥梁形变信息提取与分析[J].山东科技大学学报(自然科学版),2023,42(01):10-17.DOI:10.16452/j.cnki.sdkjzk.2023.01.002.
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山东科技大学学报(自然科学版) 
2023年第01期 
