基于SBAS-InSAR技术钢桁梁结构桥梁形变信息提取与分析

张迪, 唐旭, 李玉豪

山东科技大学学报(自然科学版) ›› 2023, Vol. 42 ›› Issue (01) : 10 -17.

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山东科技大学学报(自然科学版) ›› 2023, Vol. 42 ›› Issue (01) : 10 -17. DOI: 10.16452/j.cnki.sdkjzk.2023.01.002

基于SBAS-InSAR技术钢桁梁结构桥梁形变信息提取与分析

    张迪, 唐旭, 李玉豪
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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。

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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