第一篇：數據處理知識點總結

試驗設計與數據處理是以概率論、數理統計及線性代數為理論基礎，研究如何有效的安排試驗、科學的分析和處理試驗結果的一門科學。

試驗考察指標依據試驗目的而選定的衡量或考察試驗效果的特征值.試驗實際考慮采用的（某一）因素變化的狀態或條件的種類數稱為因素水平，簡稱水平誤差控制的三原則，費歇三原則

1）重復原則2）隨機化原則3）局部控制原則：

試驗設計的步驟

1）問題的識別和問題的正確提出，2）因素和水平的合理選取；

3）響應變量的選擇4）試驗設計方法的比較、研究和選擇；

5）進行試驗操作采集試驗數據；6）用統計學方法分析試驗數據；

7）寫出有關試驗結果的結論或工作建議.科學合理的試驗方案應滿足以下三點:

（1）試驗次數盡可能少；

（2）便于試驗數據的分析處理；

（3）試驗結果可信度高

按試驗中處理因子的多少試驗設計方法一般可以分為：

（1）單因素試驗（2）多因素試驗

實驗考察指標可分為：定量指標和定性指標

定量指標：可以通過實驗直接獲得，便于計算和進行數據處理。

定性指標：不易確定具體的數值，為便于用數學方法進行分析和處理，必須是將其數字化后進行計算和處理。

因素：凡是能影響實驗結果的條件或原因，統稱為實驗因素（簡稱為因素）

水平:因素變化的各種狀態和條件稱為因素的水平

總體：我們所研究對象的某特性值的全體，又叫母體；其中的每個單元叫做個體。總體根據個體的有限和無限性分為有限總體和無限總體。

自總體中隨機抽出的一組測量值，稱為樣本，又叫子樣。樣本中所含個體（測量值）的數目，叫做樣本容量，即樣本的大小。

抽樣：從總體中隨機抽取若干個個體觀測其某種數量指標的取值過程稱為抽樣。

樣本空間：就樣本而言，一次抽取、觀測的結果是n個具體數據x1，x2，?，xn，稱為樣本（X1，X2，?Xn）的一個觀測值，而樣本觀測值所有可能取值的全體稱為樣本空間。重復性——由一個分析者，在一個給定的實驗室中，用一套給定的儀器，在短時期內，對某物理量進行反復定量測量所得的結果。也稱為室內精密度。

再現性——由不同實驗室的不同分析者和儀器，共同對一個物理量進行定量測量的結果。也稱為室間精密度。

極差：一組數據中最大值與最小值之差，叫極差。又叫全距、量距或范圍。

誤差——測量值和真值的差數

偏差——測量值和平均值的差數。也叫離差。

偏差平方和：測量值對平均值的偏差的平方的加和。

方差:是測量值在其總體均值周圍分布狀況的一種量度，方差表征隨機變量分布的離散程度。總體方差的定義是：測量值對總體均值的誤差的平方的統計平均，記作：

?2 =1?(xini?1n??)2（n→∞）

標準偏差（標準差）：方差的平方根的正值

自由度：是指可以自由取值的數據的個數。

相對標準偏差(變異系數)：是樣本標準偏差與平均值的比值，表示偏差值與平均值的相對大小。

測量次數n、樣本平均值 和樣本標準偏差s，是表達測量結果的三個要素。

標準參考物質通常指的是由公認的權威機構發售的，帶有證書的物質，它的一種或多種特性已被確定，可以用來校準測量裝置或驗證測量方法。在我國，通常把標準物質叫作標準試樣或標樣。

有效數字就是在測量中所能得到的有實際意義的數字(只作定位用的”0”除外)。1 在記錄一個測量所得的數量時，數據中只應保留一位不確定數字。

有效數字是包括全部可靠數字以及一位不確定數字在內的有意義的數字的位數。在運算中棄去多余數字時，一律以“四舍六入五留雙”為原則，而不要“四舍五入”。3 幾個數相加減時，保留有效數字的位數，決定于絕對誤差最大的一個數據。幾個數相乘除時，以有效數字位數最少的為標準，即以相對誤差最大的數據為標準，棄去過多的位數。在作乘、除、開方、乘方運算時，若第一位有效數字等于或大于8，則有效數字可多計一位（例如：8.03毫升的有效數字可視作四位）。在所有計算式中，常數π，e的數值，以及，1/2等系數的有效數字位數，可以認為無限制，需要幾位就可以取幾位。在對數計算中，所取對數位數，應與真數的有效數字位數相等。例如，pH12.25和[H+]=5.6×10-13M;Ka=5.8×10-10, logKa=-9.24等，都是兩位有效數字。換言之，對數的有效數字位數，只計小數點以后的數字的位數，不計對數的整數部分。如果要舍去的不止一位數，而是幾位數字，則應該一次完成，而不應該連續修約。在修約標準偏差的值或其它表示不確定度的值時，修約的結果通常是使準確度的估計值變得更差一些。例如，標準偏差s=0.213單位，取兩位有效數字時，要入為0.22單位，而取一位有效數字時，就要入為0.3單位。平均值的有效數字位數，通常和測量值相同。當樣本容量較大，在運算過程中，為減少舍入誤差，平均值可比單次測量值多保留一位數。

對于異常數據的取舍一定要慎重，一般處理原則如下：

在試驗過程中，若發現異常數據，應停止試驗，分析原因，及時糾正錯誤；

試驗結束后，在分析試驗結果時，如發現異常數據，則應先找出產生差異的原因，再對其進行取舍；

在分析試驗結果時，如不清楚產生異常值的確切原因，則應對數據進行統計處理再做取舍； 對于舍去的數據，在試驗報告中應注明舍去的原因或所選用的統計方法。

檢驗可疑數據，常用的統計方法有拉依達(Pauta)準則、格拉布斯(Grubbs)準則、狄克遜(Dixon)準則、肖維勒(Chauvenet)準則、t檢驗法、F檢驗法等；

對隨機現象的觀察、記錄、試驗統稱為隨機試驗。

樣本空間 定義：隨機試驗E的所有結果構成的集合稱為E的樣本空間，記為S={e}，稱S中的元素e為基本事件或樣本點．

一般我們稱S的子集A為E的隨機事件A，當且僅當A所包含的一個樣本點發生稱事件A發生。隨機事件： 在特定情況下可能發生也可能不發生的事件

必然事件:在一定條件下必然出現的現象稱為必然事件。

不可能事件：某一事件一定不發生，則稱為不可能事件。

隨機變量取得不同值的概率是不同的，隨機變量的概率分布就是討論隨機變量的總體分布情況，即某一隨機變量可以取哪些值以及取這些值的可能性概率有多大。

概率密度函數對于隨機變量X的分布函數F（x），存在非負函數f(x)，使對于任意實數x有

f(x)?dF(x)

dx則稱f(x)為隨機變量x的概率密度函數。

抽樣又分為復置抽樣和不復置抽樣。

復置抽樣 → 將抽得的個體放回總體繼續參加抽樣。

不復置抽樣 → 抽得的個體不放回總體參加后續的抽樣。

中心極限定理。若隨機變量x有數學期望E（x）＝μ，方差D（x）＝σ2，且樣本觀測值為x1，x2，? xn，則樣本平均值隨樣本數n的增大，逐漸接近正態分布，即

中心極限定理說明，只要數學期望和方差為有限值，不論X遵從什么分布，其樣本平均值的分布將是正態的。

置信度就是表示人們所作判斷的可靠把握的程度。置信度有兩重含義，一是置信水平，一是置信區間。

約定真值：世界各國公認的幾何量和物理量的最高基準的量值

理論真值：設計時給定或用數學、物理公式計算出的給定值

相對真值：標準儀器的測得值或用來作為測量標準用的標準器的值

系統誤差是由某種確定的因素造成的，使測定結果系統偏高或偏低；當造成誤差的因素不存在時，系統誤差自然會消失。當進行重復測量時，它會重復出現。

隨機誤差又稱偶然誤差，它是由一些隨機的、偶然的原因造成的。

準確度：表示分析結果與真實值接近的程度。

精密度：表示各次分析結果相互接近的程度。

第一類錯誤如果H0成立，但統計量的實測值落入否定域，從而作出否定H0的結論，那就犯了“以真為假”的錯誤.第二類錯誤如果H0不成立，但統計量的實測值未落入否定域，從而沒有作出否定H0的結論，即接受了錯誤的H0，那就犯了“以假為真”的錯誤.為衡量試驗結果的好壞或處理效應的高低，在試驗中具體測定的性狀或觀測的項目稱為試驗指標試驗

試驗中所研究的影響試驗指標的因素叫試驗因素

因素所處的某種特定狀態或數量等級稱為因素水平，簡稱水平

事先設計好的實施在試驗單位上的具體項目叫試驗處理，簡稱處理。

在試驗中能接受不同試驗處理的獨立的試驗載體叫試驗單位。

在試驗中，將一個處理實施在兩個或兩個以上的試驗單位上，稱為處理有重復；一處理實施的試驗單位數稱為處理的重復數。

單因素方差分析，是指僅分析一個因素對試驗結果的影響是否顯著的問題。

試驗設計是指以概率論與數理統計學為理論基礎，為獲得可靠試驗結果和有用信息，科學安排試驗的一種方法論，亦是研究如何高效而經濟地獲取所需要的數據與信息的分析處理方法。

用來衡量試驗效果的質量指標(如產量、成活率、廢品率、轉化率等)，稱為試驗指標。試驗設計的目的:找出影響試驗指標值的諸因素，或者說是尋找最佳工況．

試驗設計的任務:以最小的代價獲得最多的信息。

試驗設計包括如下三個方面的內容：

(1)工況選擇——因素與水平的選取；

(2)誤差控制——試驗方案的制定； i?1limn???limn??1n?nxi~N(?,?2)

(3)數據處理——分析試驗結果．

交互作用，是指這些因素在同時改變水平時，其效果會超過單獨改變某一因素水平時的效果 因素的含義：在一個試驗過程中，影響試驗指標的因素通常是很多的，通常

固定的試驗因素在試驗方案中并不稱為因

素，只有變化的因素才稱為因素；

試驗誤差控制原則：隨機化，重復測量，局部控制

全面試驗法：將三因素三水平組合搭配而成的各種試驗條件全面進行試驗而進行比較選優的方法。

優點：能全面剖析出事物內部規律性。

缺點：試驗次數太多，當水平較多時試驗量是驚人的。

正交表具有以下三個主要特點：正交性；代表性；綜合可比性

正交表的三個基本性質中，正交性是核心，是基礎，代表性和綜合可比性是正交性的必然結果

利用正交表來安排試驗時，一般原則如下：

1．明確試驗目的，確定評價指標

2．挑選因素

3．確定各因素的水平

4．制定因素水平表

5．選擇合適的正交表

多指標的分析方法

綜合平衡法

綜合評分法

回歸分析——研究變量與變量之間關系的數學方法。

均勻設計

是一種適用于多水平的多因素試驗設計方法，具有如下特點：試驗點分布均勻分散在處理設計中各個因素每個水平只出現一次適用于多水平多因素模型擬合及優化試驗試驗結果采用回歸分析方法

基本步驟確定試驗指標，將各個指標綜合分析。選因素、選水平。(均勻分散原則)選擇均勻設計表。(關鍵一步)試驗結果統計分析。(沒有整齊可比性)

第二篇：數據處理培訓總結

數據處理培訓報告

一、培訓組織

根據上海市第一次全國水利普查暨上海市第二次水資源 普查技術路線和數據處理工作的要求，為保證在線填報的順利進行，確保普查數據質量，市水利普查辦和市水務信息中心組織了兩次數據處理培訓會。

二、培訓實施

2011年3月4日清查數據處理培訓，培訓內容為本次普 查數據處理的技術路線、工作流程、實施細則、信息安全要求進行了解讀，并詳細的演示了清查階段的數據處理和軟件使用操作，市級各專題工作組、各區縣的數據處理負責人和工作人員，共計90余人參加了培訓；2011年12月28日普查數據處理培訓，培訓內容為清查工作總結和普查數據處理技術路線、清查名錄變更說明、普查的工作流程及操作演示和系統試用等內容，各區（縣）水利普查辦、各專業技術組的60多名普查工作人員參加了培訓。

三、培訓成效

清查數據處理培訓后，水利（水資源）普查數據處理工作 將全面進入清查登記階段；普查數據處理培訓后，使大家進一步了解普查系統的架構和功能，提高了具體操作能力，為下階段普查數據處理工作打下了扎實基礎。

四、培訓經驗

除集中培訓外，還可通過網絡在線、電話解答、視頻會議 方式，在數據普查工作中為各級工作人員提供應用技術支持和服務。

第三篇：數據處理學習總結

數據處理與分析學習總結

通過對《數據處理與分析》這門課的學習，對試驗設計與數據處理有了一定的了解。明白了什么情況下進行什么樣的數據分析無試驗，進一步學會了合理處理數據。在這門口的學習中，也對過去學過的知識進行了回顧，也學會了很多有用的新知識。在老師的悉心教導下有了長足的進步，更是對自己的人生觀、價值觀進行了更新。

在這一個學期這門課程的學習中，同學們互相幫助，大家合作的很愉快，這樣的氛圍很好，讓我感覺很舒服，有一種假的感覺，這樣能學到知識，有能很開心的學習很好啊！

1.正交試驗

正交表定義：設A是n*k矩陣，他的第j列元素由數字1，2，3…，m所構成，如果矩陣A的任意兩列都搭配均衡，則稱A是一個正交表。

兩個性質：

（1）每一列中各水平出現的次數相同。

（2）任意兩列所構成的水平對中，每個水平對重復出現的次數相同。正交試驗設計統計分析方法大致可分為兩種：

一種是直觀分析法（或極差分析法），另一種是方差分析法（或稱統計分析法）。本章介紹直觀分析法，簡單易懂實用性強，應用廣泛。而方差分析法精度較高。

正交試驗方案設計：

第一步，首先在試驗前，要明確試驗解決的問題，并針對問題確定相應的試驗指標。

第二步，分析影響指標的各種因素，并選擇合適的因素水平，制定因素水平表。

第三步，根據因素與水平的多少來選用合適的正交表，并進行表頭設計。第四步，確定試驗方案，做試驗、填數據。

第五步，計算分析試驗結果，選取優化方案。可以分為以下幾個步驟：

（1）直接分析；

（2）計算分析；

（3）畫出因素與指標關系即趨勢圖；

（4）根據極差R大小排出因素主次順序；

（5）初選最優水平組合；

（6）參考實際情況選取最優水平組合。

2.試驗設計的方差分析

方差分析的概念和意義：

簡單地說，方差分析是把試驗觀測數據分解為各個影響因素的波動和誤差波動，然后將它們的平均波動進行比較。其中心點是把試驗觀測數據總的波動分解為反映因素水平變化引起的波動和反映試驗誤差引起的波動兩部分。前者是由于因素本身的離散性而存在的方差，簡稱為產品方差，它是產品所固有的；后者是

由于試驗誤差(也稱殘差)而引起的方差，簡稱為試驗方差，它是由試驗中的隨機因素所引起的。

方差分析亦即把觀測數據的總的偏差平方和分解為反映必然性的各個因素的偏差平方和與反映偶然性的誤差偏差平方和，并計算比較它們的平均偏差平方和，以找出對試驗觀測數據起決定性影響的因素(即顯著性或高度顯著性因素)作為進行定量分析判斷的依據。

方差分析能夠為分析提供一個標準，判斷各因素的作用是否顯著，從而彌補了直觀分析法的不足。

單因素試驗的方差基本概念：

條件誤差：由于試驗條件不同而引起的差異。

試驗誤差：由試驗中總存在原材料、設備工具、操作方法、測試技術等微小變化的偶然因素所引起的，即同一條件下，存在偶然因素而引起的差異。

方差分析法：為了考察某個因素對指標的作用，必須將總誤差分解為條件誤差和試驗誤差，并與之比較，作出因素對指標的作用是否顯著的結論。

3.擬水平法

當遇到水平數不相同的正交試驗，而沒有現成的混合正交表供使用時，并且水平數較多的因素占多數時，可以選用水平數較多的正交表，將水平數較少的因素虛擬一些水平，使之能安排在水平數較多的正交表中進行試驗，稱為擬水平法。組合法：

當遇到水平數不相同的正交試驗，而沒有現成的混合正交表供使用時，可選用水平數較多的正交表，將水平數較少的因素進行兩兩搭配，從中選出幾種搭配組合因素，使之能安排在水平數較多的正交表中進行試驗，稱為組合法。直和法：

當遇到因素較多而水平數又不相等的正交試驗，如果用一張正交表來安排試驗，必然試驗次數很多．需要的周期很長，同時也不可能在試驗過程中及時發現問題和解決問題。這時，可把一個試驗分階段進行。先把一部分因素和水平安徘在第一張正交表上進行試驗，若試驗的結果達不到要求，再利用這些結果提供的信息，在第二張正交表上安排下一階段的試驗。最后，把兩次試驗結果進行綜合分析得出結論，稱為直和法。

裂區法（分割法）：

當遇到因素比較多，情況比較復雜的大型試驗，由于每個因素水平重復的難易程度不同，有的水平重復起來比較困難，如果不區別，都按常規的正交試驗設計方法，讓他們都重復同樣的次數，顯然是不妥當的。為此，可利用每張正交表按列的次序被分成若干組，按因素水平重復的難易程度，自難至易從第一組起逐級安排試驗，既能保持正交表的正交性，又能對因素區別對待，使水平重復困難的因素少重復，稱為裂區法（又稱分割法）。

直積法：

在冶金、化工、建筑等工業設計中，所考察的因素通常可分兩類：一類是配方因素（如原材料條件、配料比等），二類是工藝因素（如操作方法、加工條件、時間變化特性等）。試驗目的往往既要尋求好的配方，又要尋求適合于這種配方的加工工藝，因此，總希望較多的考察這兩類因素間的交互作用，這時常采用直積法。

第四篇：GPS數據處理課程總結

《GPS數據處理》課程總結報告

班級：地101

學號：2103071011122 姓名：宋楠

成績：

北京建筑工程學院.測繪與城市空間信息學院

二零一三年.五月 《GPS數據處理》課程總結報告

2103071011122 1.GPS數據采集的基本作業流程

①收集資料

②選點（觀測站址的選擇）、埋石 ③GPS接收機的選用及儀器檢驗

④擬定作業計劃（分區觀測、衛星可見性預報及觀測時段的選擇、調度命令）⑤觀測（預熱與靜置、對中、定向、整平、量儀器高、拆除覘標、觀測、記錄）⑥外業數據質量檢核、重測和補測

2.GPS數據處理涉及的計算公式

①觀測方程

在空間直角坐標系下, GPS 基線向量觀測值與基線兩端點之間的數學關系為:

式中: 量;為i點的空間直角坐標向量;為i點至j點的基線向量。

為j點的空間直角坐標向利用上述數學關系, 可以很容易地得出地心地固系下空間直角坐標形式的基線向量觀測方程:

若令:觀測值的改正數;, 為基線向量觀測值;, 為i 點坐標向量的估值;, 為基線向量, 為j 點坐標向量估值。則可以將地心地固系下采用直角坐標形式表示的基線向量觀測方程表示為:

②誤差方程

根據在地心地固系下空間直角坐標形式的基線向量觀測方程, 并令:

式中: 為i點空間直角坐標向量的近似值;

為相應的改正數向量;

為j 點

第 2 頁，共 12 頁 2 《GPS數據處理》課程總結報告

2103071011122 坐標向量的近似值;為相應的改正數向量;為由基線兩端點的坐標近似值計算出來的基線向量的近似值(計算值)。則可導出地心地固系下空間直角坐標形式的基線向量誤差方程:

也可將該誤差方程寫成如下形式:

利用空間直角坐標與大地坐標間的微分關系可以得出在GPS 網平差中, 點k的大地坐標向量改正數與空間直角坐標向量改正數的關系為:

或

將此關系代入空間直角坐標系下基線向量的誤差方程, 可得出地心地固系下大地坐標形 式的基線向量誤差方程:

③單基線解模式：

在每一個單基線解中僅包含一條基線向量的估值, 可表示為:

單基線解基線向量估值的驗后方差-協方差陣具有如下形式:

式中:σΔXi 2, σΔYi2, σΔZ i2分別為基線向量i 各分量的方差;σΔXiΔYi , σΔXiΔZ i , σΔYiΔZ i , σΔYiΔXi , σΔZ iΔXi ,σΔZ iΔYi分別為基線向量i 各分量間的協方差, 且有 σΔXiΔYi = σΔYiΔXi , σΔXiΔZi = σΔZ iΔXi , σΔYiΔZi =σΔZ iΔYi。

第 3 頁，共 12 頁 3 《GPS數據處理》課程總結報告

2103071011122 所有參與構網的基線向量提供了下列信息: 式中, B 為所有參與構網的基線向量, DB 為相應的方差-協方差陣。

④多基線解模式：

在一個基線向量的多基線解中, 含有mi1 條基線向量估值, 其驗后方差-協方差陣具有如下形式:

式中, dbi, k, bi, l為基線向量k, l 間的協方差子陣, 具有如下形式:

所有參與構網的基線向量提供了下列信息:

在以上兩式中, B 為參與構網的所有基線向量, DB 為相應的方差-協方差陣。⑤三維無約束平差 誤差方程

基準方程: 或

⑥三維約束平差 基本觀測方程:

第 4 頁，共 12 頁 4 《GPS數據處理》課程總結報告

2103071011122

誤差方程：

3.GPS數據處理的質量檢驗方法與公式

⑴數據刪除率:根據GB/T18314-2009 同一時段觀測值的數據剔除率宜小于10% ⑵同步環閉合差：根據GB/T18314-2009，應對所有三邊同步環進行檢驗，閉合差宜滿足如下的要求：

?

σ 為對基線測量中誤差的要求（按網的實際平均變長計算）

⑶異步環閉合差：根據GB/T18314-2009，B、C、D、E級GPS網外業基線處理結果，其獨立環或附合路線坐標閉合差應滿足如下的要求：

n為閉合環邊數：σ為對基線測量中誤差的要求（按網的實際平均變長計算）Ws 為閉合差矢量, 即

⑷復測基線較差（重復基線互差）:根據GB/T18314-2009，B級網基線外業預處理和C級以下 各級GPS網基線處理，復測基線長度較差ds、兩兩比較應滿足下式的規定：

第 5 頁，共 12 頁 5 《GPS數據處理》課程總結報告

2103071011122

σ為對基線測量中誤差的要求(按網的實際平均變長計算)⑸精處理后基線分量及邊長的重復性: AA、A、B 級基線向量的分量Δx、Δy、Δz 及邊長s的重復性檢驗。重復性的定義為:

為相應于ci分量的方式中: n 為同一基線的總觀測時段數;Ci 為一個時段所求得的基線分量及邊長;差的擬合, 以作為衡量基線精度的參考指標。

⑹各時段間的較差:對于AA、A、B 級基線而言, 各時段間的較差應滿足下式: 差;Cm 為各時段的加權平均值。其中, 對邊長分量、北分量和東分量的重復性還需進行固定誤差和比例誤

AA、A、B 級基線進行基線向量精處理后, 獨立環閉合差或附合路線的坐標分量閉合 差應滿足下列條件:

而

第 6 頁，共 12 頁 6 《GPS數據處理》課程總結報告

2103071011122 式中: r 為環線中的基線數,(c = Δx, Δy, Δz)為環線中第i 條基線c 分量的方差, 由基線處理時輸出。

⑺環線全長閉合差滿足:

⑻網無約束平差基線向量殘差：

(9)殘差檢驗：

或

(10)無約束平差：基線分量的改正數絕對值應滿足：

(11)約束平差：基線分量的相應改正數較差絕對值應滿足：

dV?X?2?

dV?Y?2?

dV?Z?2?

(12)單位權方差的檢驗：

在平差完成后, 需要進行單位權方差估值的檢驗。它應與平差前的先驗單位權方差

一致, 判斷它們是否一致可采用檢驗。檢驗方法為: 原假設

備選假設

若

第 7 頁，共 12 頁 7 《GPS數據處理》課程總結報告

2103071011122 其中α為顯著性水平, 則H0 成立, 檢驗通過;反之, 則H1 成立, 檢驗未通過。

4.GPS數據處理的基本流程

5.GPS商業處理軟件的使用

5.1 Trimble軟件的使用

①用樣本數據模塊建立項目 ②輸入樣本數據文件

③處理GPS基線（處理潛在的基線、評估解算結果）④查閱GPS 基線處理報告 ⑤GPS環的閉合差

⑥最小約束網平差（顯示點的誤差橢圓、在網中固定一個控制點、實施最小約束網平差、查閱網平差結果）

⑦查看RTK和常規測量數據，輸出數據

第 8 頁，共 12 頁 《GPS數據處理》課程總結報告

2103071011122 5.2 Compass軟件的使用

①安裝，注意安裝完畢按照說明進行破解。并且不能安裝在中文目錄名內，而且英文字符不能超過8位。

②安裝完畢運行首先進行單位設置，推薦使用國際單位SI標準，方法是點擊Utilities菜單，選擇units再調入預設的SI單位集合即可，注意此時狗腿度的單位是度/30m，可以根據個人習慣進行調整。

③第一次使用首先建立一個新公司（company）如二勘、六勘等等，注意在company對話框內一定要選擇中國鉆井行業規定的標準－曲率半徑法（Radius of Curvature），并且根據需要選擇坐標的原點（Co-ordinate）是區塊(site)的中心還是井口（slot）的中心。如果不涉及防碰，不需要比較兩井的相當位置時，建議選擇井口的中心作為原點。

④建立一個油田（field）如勝利、大慶、塔指等等。

⑤建立一個區塊（site）如哈得、塔河等等。可以輸入本區塊的中心坐標（如果愿意）。⑥建立一口井（well），名字用井號如：輪古37等等，并輸入本井的井口坐標。

⑦建一個軌道（wellpath），一口井可以建立數個軌道。并可以指定其中的一個為確定的（definitive）軌道。

⑧選擇EDIT(編輯)－Wellpath（軌道）－targets（靶點）菜單（或直接點工具欄的按鈕），進入靶點設計，輸入靶點的名字、垂深、坐標、形狀，保存退出。

⑨選擇Planning－new plan菜單，輸入軌道設計的名字和起始點，進行軌道設計。

⑩選擇Survey－new survey菜單，輸入測量過程的名字和起始點，進行實際測量的參數計算。Ps：實際使用過程中，每進行一次測量都要重復9的過程建立一個以最后測量點為起點的新設計，隨時調整下一步的定向方式。

6.RINEX格式的作用

RINEX格式已經成為了GPS測量應用等的標準數據格式，幾乎所有測量型GPS接收機廠商都提供將其格式文件轉換為RINEX格式文件的工具，而且幾乎所有的數據分析處理軟件都能夠直接讀取RINEX格式的數據。這意味著在實際觀測作業中可以采用不同廠商、不同型號的接收機進行混合編隊，而數據處理則可采用某一特定軟件進行。

7.RINEX格式的觀測文件讀取程序說明

基于matlab語言開發程序。

Rinex格式文件：

由程序命令一個字串一個字串的進行，然后根據文件頭的取舍將有效數據重新組合平面數據矩陣（二維）或立體數據矩陣（三維）。一般情況下，當讀取指定的字符串（如“END OF HEADER”）時，即開始讀取有效數據，在上述觀測文件和導航文件中，有效數據為字符串“END OF HEADER”以后的數據

相關函數：

fopen 開啟所要讀取的文件 fscanf 讀取所開啟文件中的資料

textread 讀取所開啟的文本文件中的資料

第 9 頁，共 12 頁 9 《GPS數據處理》課程總結報告

2103071011122 strcmp 比較兩字串是否相同

8.RINEX格式的導航文件讀取程序說明

同樣基于matlab語言程序。

因觀測文件和上述星歷文件的頭文件包含的信息量不同，觀測頭文件中包含有很多有效

信息，所以必須對頭文件進行必要的細致讀取。認為主要是1)“ANTENNA: DELTA H/E/N”2)“'APPROX POSITION XYZ”3)“# / TYPES OF OBSERV”，這三行數據對整個數據把握和以后的運算有幫助。

在讀主要的觀測值時，采用的思路也是將所有的觀測值看做是全矩陣（立體）的矩陣組成，將同歷元的數據放在一個二維矩陣中，有n顆衛星，m類觀測值如載波相位觀測值、偽

距觀測值、多普勒觀測值等，然后將所有的觀測值進行組裝。最終形成7×７×31的一個大型矩陣，因最終進行計算的時候為了循環的需要，同時對應于按照時間的順序組織矩陣，所以要對這一中間過程進行排序（按照星歷文件衛星號的排列順序）。

根據所需要的定位方式（載波定位、偽距定位等），合理的對讀取數據的結果進行取舍，方式就是根據行列號提取或者將所選以外的數據進行賦值為空（NULL）。

9.GPS單點坐標計算公式及流程圖

①計算衛星運動的平均角速度n n = n0 + Δn ② 計算觀測瞬間衛星的平近點角M M =M0 + n(t-TOE)③計算偏近點角

E = M+ esinE E°=M°+ ρ°·esinE° ④ 計算真近點角f

⑤計算升交距角u′ u′= ω+ f ⑥計算攝動改正項δu , δr , δ

⑦對u′、r′、i0 進行攝動改正

⑧計算衛星在軌道面坐標系中的位置

第 10 頁，共 12 頁 《GPS數據處理》課程總結報告

2103071011122

⑨計算觀測瞬間升交點的經度L

⑩計算衛星在瞬時地球坐標系中的位置

(11)計算衛星在協議地球坐標系中的位置

10.個人課程總結【1000字】

時光飛逝，日月如梭，轉眼間已經到了學期的中旬，而我們為期八周的《GPS數據處理》的課程也接近了尾聲。經過這個學期的學習，我不僅鞏固了上個學期《全球定位系統》的理論基礎，還加強了對GPS數據處理的技能。

與大部分的測量任務一樣，由GPS進行數據采集了之后也是要經過一系列的數據處理之后才能得到可用的數據結果的。由于GPS接收機采集到的是地面接收天線到衛星的距離和衛星星歷等與常規測量技術測量所得到的地面店見的相對關系不同的量，并且GPS測得的成果是基于WGS-84坐標系，這與使用者需要的本國或某一地區的點位坐標不同，所以要得到有使用價值的量測定位成果，測量后的數據處理是極為復雜且不可缺少的。

如上面寫到的，數據處理一般先要將GPS數據進行預處理以對數據進行平滑濾波檢驗、剔除粗差，統一數據文件格式并將各類數據加工成標準化文件，找出整周跳變點并修復觀測值，對觀測值進行各種模型改正，包括GPS衛星軌道方程的標準化，衛星種茶的標準化和

第 11 頁，共 12 頁 《GPS數據處理》課程總結報告

2103071011122 觀測值文件的標準化等；然后再進行GPS基線向量的解算，包括單基線解算和多基線解算；下一步進行網平差，網平差的步驟包括約束平差、無約束平差和聯合平差；最后還要進行質量分析與控制，完成GPS數據的處理報告，再根據實際生產需要，轉化為當地的坐標。其中GPS數據的質量分析與控制一般涉及到數據刪除率、同步環閉合差、異步環閉合差、復測基線較差、精處理后基線分量及邊長的重復性、各時段間的較差等幾個指標。

并且我們了解學會了compass、TGO這兩個軟件的基本操作，能夠使用這兩個軟件進行簡單的操作。同時，我們接觸了一種叫RINEX的數據格式，并學會了編寫RINEX格式的觀測文件的讀取程序以及編寫RINEX格式的導航文件讀取的程序。指的一提的是，RINEX是一種在GPS測量應用的標準數據格式，幾乎所有測量型GPS接收機廠商都提供將其專有格式文件轉換為RINEX格式文件的文件轉換工具，同時，幾乎所有的數據分析處理軟件都能夠直接讀取RINEX格式的數據。這意味著我們在實際觀測作業中可以采用不同廠商不同型號的接收機進行混合編隊，同時數據處理可采用某一特定軟件進行。經過不斷的修訂和完善，目前應用最為普遍的是RINEX格式的第2版，該版本增加了可用于包括靜態和動態GPS測量在內的不同觀測模式數據的功能。

同時，我對GPS數據采集的基本作業流程更加熟悉了，更加熟練的掌握了GPS數據處理中涉及到的計算公式以及GPS數據處理的質量檢驗的具體方法。

總而言之，雖然只有短短的八次課，我學到的東西卻很多，不僅是課程方面的學習，我還認識到了我現在的知識是多么的有限，學習是無止境的。最后我還要感謝老師的不辭辛勞的備課和講課，并且在處理數據時候遇到的困難老師并不是直接幫助我們解決，而是循循漸進一步步提示我們然后讓我們自己去思考該怎么解決這個問題然后總結這個問題發生的原因以及解決的方法，正如俗話說的，授人以魚不如授人以漁。

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第五篇：武漢大學測繪學院變形監測數據處理考試知識點總結

變形： 變形是自然界普遍存在的現象，它是指變形體在各種荷載作用下，其形狀、大小及位置在時間域和空間域中的變化。變形監測：就是利用測量與專用儀器和方法對變形體的變形現象進行監視觀測的工作。其任務是確定在各種荷載和外力作用下，變形體的形狀、大小及位置變化的空間狀態和時間特征。變形監測工作是人們通過變形現象獲得科學認識、檢驗理論和假設的必要手段。

變形體：變形體的范疇可以大到整個地球，小到一個工程建(構)筑物的塊體，它包括自然和人工的構筑物。

變形監測對象： ①全球性的變形研究，如監測全球板塊運動、地級移動、地球自轉速率變化、地潮等；②區域性變形研究，如地殼形變監測、城市地面沉降等；③工程和局部性變形研究，如監測工程建筑物的三維變形、滑坡體的滑動、地下開采引起的地表移動和下沉等。變形監測的內容

應根據變形體的性質與地基情況來定。要求有明確的針對性，既要有重點，又要作全面考慮，以便能正確反映出變形體的變化情況，達到監視變形體的安全、了解其變形規律之目的。有工業與民用建筑物，水工建筑物，地面沉降

(以水工建筑物為例)：對于土壩，其觀測項目主要為水平位移、垂直位移、滲透以及裂縫觀測；對于混凝土壩，以混凝土重力壩為例，由于水壓力、外界溫度變化、壩體自重等因素的作用，其主要觀測項目為垂直位移(從而可以求得基礎與壩體的轉動)、水平位移(從而可以求得壩體的扭曲)以及伸縮縫的觀測，這些內容通常稱為外部變形觀測。此外，為了了解混凝土壩結構內部的情況，還應對混凝土應力、鋼筋應力、溫度等進行觀測，這些內容通常稱為內部觀測。雖然內部觀測一般不由測量人員進行，但在進行檢測數據處理時，特別是對變形原因作物理解釋時，則必須將內、外部觀測的資料結合起來進行分析。

變形監測的目的和意義：對于工程建筑來說，確保安全，驗證設計，災害防治。①實用上的意義，主要是掌握各種建筑物和地質構造的穩定性，為安全性診斷提供必要的信息，即便及時發現問題并采取措施；②科學上的意義，包括更好地理解變形的機理，驗證有關工程設計的理論和地殼運動的假說，進行反饋設計以及建立有效的變形預報模型。

.變形監測的方法：取決于變形體的特征、變形監測的目的、變形大小和變形速度

全球性變形監測：空間大地測量(GPS,VLBI,SLR,LLR,衛星重力探測技術)。區域性變形監測：GPS,InSAR,精密水準測量。工程和局部性變形監測：地面常規測量技術、地面攝影測量技術、特殊和專用的測量手段、以GPS為主的空間定位技術。傳統的地表變形監測方法采用的是大地測量法和近景攝影測量法。

變形監測的特點：1）周期性重復觀測；2）精度要求高；3）多種測繪技術的綜合應用；4）監測網著重研究點位的變化。

1.隨機現象：在同樣條件下進行同樣的觀察或實驗，卻可能發生種種不同結果的現象，稱為隨機現象或偶然現象。2.統計規律性：表面上看來，隨機現象的發生，完全是隨機的、偶然的，沒有什么規律可循。但是，如果我們在相同的條件下進行多次重復的實驗或大量的觀察，就會發現隨機現象結果的出現，也具有一定的規律性。在自然界和人類社會中，這種現象是普遍存在的，看起來毫無規律的隨機現象，卻有著某種規律性的東西隱藏在它的后面。我們稱這種規律性為隨機現象的統計規律性。

3.偶然誤差分布特點：①就誤差的絕對值而言，小誤差比大誤差出現的機會多，故誤差的概率與誤差的大小有關；②大小相等，符號相反的正負誤差的數目幾乎相等，故誤差的密度曲線是對稱于誤差為0 的縱軸；③極大的正誤差與負誤差的概率非常小，故絕對值很大的誤差一般不會出現。

4.隨機過程(函數)：在動態監測中，對某一個不斷變化的監測點進行觀察，每一個觀察結果是一個確定的隨時間或空間變化的函數(例如一條記錄曲線)，對于觀察時間間隔內的每一瞬時，這一函數都有一個確定的數值。但由于隨機誤差的存在，多次的重復觀測會得到不完全相同的函數結果(例如一組記錄曲線)。這種函數，對于自變量(時間或空間)的每一個給定值，它是一個隨機變量，我們稱這種函數為隨機函數。通常把自變量為時間t的隨機函數叫做隨機過程。

5.研究隨機過程的意義：隨著現代變形監測自動化需求和科學研究的發展，越來越迫切地需要了解監測對象過程的變化，這時監測點可能是隨時間或空間而連續變化的。因此，監測過程和監測結果也是隨時間或空間而連續變化的。在近代物理學、無線電技術、自動控制、空間技術等學科中，都大量應用隨機過程理論。變形的幾何量和物理量的監測，過去以靜態監測為主。如今，隨著儀器設備的進步和自動監測要求提高，對幾何量和物理量的動態實時監測日益增加。顯然，用過去靜態測量精度評定方法是不能正確地評定動態測量結果的，而且也不能進一步地分析動態監測中的特殊現象。因此，有必要研究隨機過程理論。

6.假設檢驗的一般步驟：1.提出原假設H0；2.選擇一個合適的檢驗統計量U，并從樣本（子樣觀測值）求出統計量U的值u；3.對于給定的顯著水平α，查U的分布表，求出臨界值u0，用它劃分接受域W0和拒絕域W1，使得當H0為真時，有P{U∈W1}=α；4.比較u（統計量U的值）和u0，若u落在拒絕域W1中，就拒絕H0，若u落在接受域W0中，就接受H0。

7.隨機變量的特征量：概率分布函數、算數平均值、標準差。隨機過程的特征量：①概率密度函數②均值、方差和均方值；③自相關函數；④譜密度函數。8.自相關函數：均值和方差是表征隨機過程在各個孤立時刻的統計特性的重要特征量，但不能反映隨機過程不同時刻之間的關系。因此，除均值和方差外，我們還要用另一個特征量來反映隨機過程內不同時刻之間的相關程度，這種特征量叫相關函數或自相關函數。

9.頻譜分析法：在實用上，我們不僅關心作為隨機過程的數據的均值和相關函數，而且往往更關心隨機數據的頻率分布情況，也就是研究隨機過程是由哪些頻率成分所組成，不同頻率的分量各占多大的比重等。這種分析方法就是所謂的頻譜分析法。

10.各態歷經隨機過程：對于平穩過程，為求特征量，需作大量實驗，獲得多個隨機過程的現實，然后在各t時刻上求特征量估計。而在測量實踐中，對某一時刻t要取得大量的現實是十分困難的，甚至是不可能的。但是，可以從一個現實(即單個觀測得到的時間歷經)來求特征量。許多平穩隨機過程都可以這樣做，我們把這一類的平穩過程稱為各態歷經隨機過程。

GPS的作業方式分為周期性和連續性：周期性變形監測：因為有的變形體的變形極為緩慢，在局部時間域內可以認為是穩定的，其監測頻率有的是幾個月，有的甚至長達幾年，此時，采用GPS靜態相對定位法進行測量，數據處理與分析一般都是事后的。連續性變形監測：指的是采用固定監測儀器進行長時間的數據采集，獲得變形數據序列。雖然連續性監測模式也是對測點進行重復性的觀測，但其觀測數據是連續的，具有較高的時間分辨率。

變形分析的內涵：透過現象看本質，從雜亂無章中找出其內在規律，然后遵循規律辦事。變形分析的研究內容：變形的幾何分析和變形的物理解釋。幾何分析是對變形體的形狀和大小的變形作幾何描述，其任務在于描述變形體變形的空間狀態和事件特性。變形物理解釋的任務是確定變形體的變形和變形原因之間的關系，解釋變形的原因。

幾何分析：參考點的穩定性分析、觀測值的平差處理和質量評定以及變形模型參數估計等.變形物理解釋的方法可分為統計分析法、確定函數法和混合模型法。

統計分析法：以回歸分析模型為主，是通過分析所觀測的變形（效用量）和外因（原因量）之間的相關性，來建立荷載-變形之間的關系的數學模型，它具有后驗的性質，是目前應用比較廣泛的變形成因分析法。

確定函數法：以有限元法為主，它是在一定的假設條件下，利用變形體的力學性質和無力相知，通過應力與應變關系建立荷載與變形的函數模型，然后利用確定函數模型預報在荷載作用下變形體可能的變形。具有先驗的性質，比統計模型物理意義明確，但計算工作量較大，并對用作計算的基本資料有一定的要求。混合模型法：對于那些與效用量關系比較明確的原因量（如水質分量）用有限元法德計算值，而對于另一些與效用量關系不是很明確或采用相應的物理理論計算成果難以確定他們之間函數關系的原因量則仍采用統計模型，然后與實際值進行擬合而建立的模型

變形體：對可能產生變形的各種自然或人工的建筑物或構筑體我們可以統稱為變形體。變形觀測：對變形體在運動中的空間和時間域內進行周期性的重復觀測，就稱為變形觀測。地面監測方法：主要是指用高精度測量儀器(如經緯儀、測距儀、水準儀、全站儀等)測量角度、邊長和高程的變化來測定變形，它們是目前變形監測的主要手段。常用的地面監測方法主要有兩方向(或三方向)前方交會法、雙邊距離交會法、極坐標法、自由設站法、視準線法、小角法、測距法及幾何水準測量法，以及精密三角高程測量法等。常用前方交會法、距離交會法監測變形體的二維(X,Y方向)水平位移；用視準線法、小角法、測距法觀測變形體的水平單向位移；用幾何水準測量法、精密三角高程測量法觀測變形體的垂直(Z方向)位移。

地面監測方法的優點：①能夠提供變形體的變形狀態，監控面積大，可以有效地監測確定變形體的變形范圍和絕對位移量；②觀測量通過組成網的形式可以進行測量結果的校核和精度評定；③靈活性大，能適用于不同的精度要求、不同形式的變形體和不同的外界條件。測量機器人：是一種能代替人進行自動搜索、跟蹤、辨識和精確照準目標并獲取角度、距離、三維坐標以及影像等信息的智能型電子全站儀。

固定式變形監測優缺點：優點 高效、全自動、準確、實時性強、結構簡單、操作簡便等特點，特別適用于小區域內的變形監測，可實現全自動的無人守值的形變監測。缺點①沒有多余的觀測量，測量的精度隨著距離的增長而顯著地降低，且不易檢查發現粗差；②系統所需的測量機器人、棱鏡、計算機等設備因長期固定而需要采取特殊的措施保護起來；③這種方式需要有雄厚的資金作保證，測量機器人等昂貴的儀器設備只能在一個變形監測項目中專用。

移動式半自動監測：在各觀測墩上安置整平儀器，輸入測站點號，進行必要的測站設置，后視之后測量機器人會按照預置在機內的觀測點順序、測回數，全自動地尋找目標，精確照準目標、記錄觀測數據，計算各種限差，作超限重測或等待人工干預等。完成一個測點的工作之后，人工將儀器搬到下一個施測的點上，重復上述的工作，直至所有外業工作完成。這種移動式網觀測模式可大大減輕觀測者的勞動強度，所獲得的成果精度更好。8.根據攝影時攝影機內外方位元素是否已知，攝影測量的數據處理方式分為空間前方交會發，空間后交-前交法，嚴密解法以及直接現行變換法

地面攝影測量方法：就是在變形體周圍選擇穩定的點，在這些點上安置攝影機，并對變形體進行攝影，然后通過內業量測和數據處理得到變形體上目標點的二維或三維坐標，比較不同時刻目標點的坐標得到它們的位移。

優點：① 可以同時測定變形體上任意點的變形；②提供完全和瞬時的三維空間信息；③大量減少野外的測量工作量；④可以不需要接觸被測物體；⑤有了攝影底片，可以觀測到變形體以前的狀態。

方式：①固定攝站的時間基線法；②立體攝影測量法。時間基線法是把兩個不同時刻所拍的像片作為立體像對，量測同一目標像點的左右和上下視差，這些視差乘以像片比例尺即為目標點的位移。立體攝影測量分為正直攝影、等偏攝影、交向攝影和等傾攝影。

GPS變形監測的特點：①測站間無須通視；②可同時提供監測點的三維位移信息；③全天候監測；④監測精度高；⑤操作簡便，易于實現監測自動化；⑥GPS大地高用于垂直位移測量。GPS變形監測分為：周期性監測模式和連續性監測模式。

GPS變形監測自動化系統組成：數據采集，數據傳輸，數據處理、分析和管理等部分。地面三維激光掃描儀組成：掃描儀、控制器(計算機)、電源供應系統。

三維激光特點：快速、不接觸、穿透、實時、動態、主動性、高密度、高精度、數字化、自動化

三維激光優點：①速度快，密度高，精度高，特別適合大面積或者表面復雜的物體測量及其物體局部細節測量；②不需要接觸物體，昏暗和夜間都不影響外業測量；③快速和準確地獲取表面、體積、斷面、截面、等值線等；④方便將3D模型轉換到CAD系統中，直接供工程設計。

數據處理：數據采集、數據預處理、幾何模型重建和模型可視化。.特殊的測量手段：應變測量、準直測量、傾斜測量。

特點：①測量過程簡單；②容易實現自動化觀測和連續監測；③提供的是局部的變形信息。25.測量機器人三大改正：距離的差分改正（大氣條件的變化對距離測量的影響）、球氣差的改正（在極坐標的單向測量中必須考慮球氣差對高程測量的影響）、方位角的差分改正（因水平度盤零方向的變化對水平方位角的影響）。

.垂線測量：垂線有兩種形式：正垂線和倒垂線。正垂線一般用于建筑物各高程面處的水平位移監測、撓度觀測和傾斜測量等。倒垂線大多用于巖層錯動監測、撓度監測，或用作水平位移的基準點。正垂線觀測中的誤差主要有夾線誤差、照準誤差、讀數誤差、對中誤差、垂線儀的零位漂移和螺桿與滑塊間的隙動誤差等。倒垂線測量的誤差主要來源于浮體產生的誤差、垂線觀測儀產生的誤差、外界條件變化產生的誤差。倒垂測量中，還會因儀器的對中、調平、讀數和零位漂移等因素使測量結果產生誤差。怎樣指定變形監測方案：變形監測方案的制定必須建立在對工程場地的地質條件、施工方案、施工周圍環境詳盡的調查了解基礎之上，同時還需與工程建設單位、施工單位、監理單位、設計單位以及有關部門進行協調。由于變形監測方案的制定將影響到觀測的成本、成果的精度和可靠性，因此，應當認真、全面地考慮。

變形監測方案制定的主要內容：監測內容的確定；監測方法、儀器和監測精度的確定；施測部位和測點布置的確定；監測周期的確定。

五固定：觀測點位（測站)；觀測人員；觀測設備；觀測方法和路線；觀測環境條件 監測內容的確定：監測內容的確定主要根據監測工程的性質和要求，在收集和閱讀工程地質勘察報告、施工組織計劃的基礎上，根據工程周圍和環境確定變形監測的內容。變形監測方法和儀器的選擇主要取決于工程地質條件以及工程周圍的環境條件，根據監測內容的不同可以選擇不同的方法和儀器。

變形監測精度的確定：制定變形監測的精度取決于變形的大小、速率、儀器和方法所能達到的實際精度，以及觀察的目的等。和其他測量工作相比，變形觀測要求的精度高，典型精度是1mm或相對精度為10的-6次方。確定合理的測量精度是很重要的，過高的精度要求使測量工作復雜，增加費用和時間；而精度定得太低又會增加變形分析的困難，使所估計的變形參數誤差大，甚至會得出不正確的結論。一般來說，如果變形觀測是為了使變形值不超過某一允許的數值，以確保建筑物的安全，則其觀測的誤差應小于允許變形值的1/10-1/20；如果是為了研究變形的過程，則其誤差應比上面這個數值小得多，甚至應采用目前測量手段和儀器所能達到的最高精度。

監測點位布置：必須安全、可靠，布局合理，突出重點，并能滿足監測設計及精度要求，便于長期監測。

沉降觀測工作點的布設：1）沉降監測工作點應布設在最有代表性的部位，還要考慮到建筑物基礎的地質條件，建筑物特征，建筑物內部應力分布狀況等。2）工作點應與建筑物連接牢固，使工作點的高程變化能真正反映建筑物的沉降變化情況。3）工作點的點位應便于觀測。

變形監測的頻率取決于變形的大小、速度以及觀測的目的。變形監測頻率的大小應能反映出變形體的變形規律，并可隨單位時間內變形量的大小而定。變形量較大時，應增大監測頻率；變形量減小或建筑物趨于穩定時，則可減小監測頻率。建筑物變形監測內容有哪些。

（1）建筑物沉降監測,水平位移監測,傾斜位移監測,裂縫監測,撓度監測 觀測值的誤差分類： ①粗差（也稱錯誤），它是由于觀測中的錯誤所引起的，例如，GPS觀測中的周跳現象，水準觀測時的讀錯、記錯等；②系統誤差。它是在相同的觀測條件下作一系列的觀測，而觀測誤差在大小、符號上表現出系統性，③偶然誤差（也稱隨機誤差），它是在相同的觀測條件下作一系列的觀測，而觀測誤差在大小、符號上表現出偶然性。監測資料檢核的意義：

如果在監測資料中存在錯誤或系統誤差，就會對后續的變形分析和解釋帶來困難，甚至得出錯誤的結論。同時，在變形監測中，由于變形量本身較小，臨近于測量誤差的邊緣，為了區分變形與誤差，提取變形特征，必須設法消除較大誤差（超限誤差），提高測量精度，從而盡可能地減少觀測誤差對變形分析的影響。變形監測資料處理的首要工作是分析變形觀測值的質量，包括觀測值的精度和可靠性。這里所指的觀測值既可以是原始觀測值，也可以是經一定處理后的觀測值（如GPS測量所得到的基線向量、坐標等）。.變形監測檢核的方法：

變形監測檢核的方法很多，應根據實際觀測情況而定。包括野外檢核和室內檢核。室內檢核工作，具體有:①原始記錄的校核；②原始資料的統計分析，如粗差檢驗法；③原始資料的邏輯分析：根據監測點的內在物力意義來分析原始實測值的可靠性。包括：一致性分析：時間---效應量、原因---效應量；相關性分析：空間點位的相關性。邏輯分析，若存在大的偏差，則有兩種可能： ①誤差引起（大誤差或粗差）；②真實變形（突變），是險情的萌芽。監測資料管理系統分為：

①人工管理處理。②計算機輔助人工處理。③數據庫管理系統。

.數據篩選步驟：①組成誤差方程與法方程式；②解法方程式并作整體檢驗，求Qvv；③計算局部檢驗統計量與假設檢驗。

監測資料的插補：由于各種主、客觀條件的限制，當實測資料出現漏測時，或在數據處理時需要利用等間隔觀測時，則可利用已有的相鄰測次或相鄰測點的可靠資料進行插補工作。插補方法:①按內在物力聯系進行插補；②按數學方法進行插補：(線性內插法、拉格朗日內插計算、用多項式進行曲線擬合、周期函數的曲線擬合、多面函數擬合法)。小波變換的基本思想是用一族函數去表示或逼近一信號或函數

小波變換在變形分析中的作用：①觀測數據濾波。對于變形體的變形監測，觀測數據序列中的有用信號和噪聲的時頻特特性通常是不一樣的。有用信號在時域和頻域上是局部化的，表現為低頻特性；而噪聲在時頻空間中的分布是全局性的，它在整個觀測的時域內處處存在，在頻域上表現為高頻特性。因此，小波濾波可有效地分離有用信號s(t)和噪聲n(t)，實現消噪的目的；②變形特征提取。借助于小波變換的局部時頻分析特征，可以聚焦到信號的任意細節，在很強的背景噪聲下，可有效地提取反映變形的特征信息。尤其對于非平穩突變(或非線性)變形、非等時間間隔觀測以及弱信號等特征提取，將會是一種很好的方法。另外，在高層和高聳建筑的動態監測中，可以高精度地實現振動特征提取。③不同變形頻率的分離。對于復雜周期或多種頻率混雜的變形特征可進行有效分離，這對變形的物理解釋是十分有用的。④觀測精度估計，進行小波濾波后，一方面實現了消噪的目的，另一方面所分離出的噪聲實質上反映了變形監測系統的觀測精度，由噪聲量可以更為客觀地評定監測系統的精度。消噪的步驟：①小波分解。比如，根據問題的性質，選擇一組Daubechies小波濾波系數構造變換矩陣W，并確定其分解層次J，然后對觀測數據x(t)進行J層小波分解。②小波分解高頻系數的閾值量化處理。選擇閾值的規則有多種，其意義在于從高頻信息中提取弱小的有用信號，而不至于在消噪過程中將有用的高頻特征信號當做噪聲信號而消除。:③小波重構。用小波分解的第J層的低頻系數和經過閾值量化處理后的第1層至第J層的高頻系數進行重構，可得到消噪后的觀測數據序列估計值。若將閾值量化處理后的小波分解高頻系數進行重構，便可得到觀測精度的估計值。

.變形監測成果的整理：便于應用分析，方便對監測數據的分析、決策和反饋向需用單位提供資料或歸檔保存整編基礎平時資料計算、分析的基礎上，按規定對整編年份的監測資料進行整編。

觀測資料的整編常用的圖表:觀測點變形過程線與建筑物變形分布圖。

變形過程線：是以時間為橫坐標，以累積變形值(位移、沉陷、傾斜和撓度等)為縱坐標繪制成的曲線。觀測點變形過程線可明顯地反映出變形的趨勢、規律和幅度，對于初步判斷建筑物的工作情況是否正常是非常有用的。

變形過程線的繪制：①根據觀測記錄填寫變形數值表；②繪制觀測點實測變形過程線；③實測變形過程線的修勻。

建筑物變形分布圖：能夠全面地反映建筑物的變形狀況。有：①變形值剖面分布圖；②建筑物(或基礎)沉陷等值線。

.參考網：在測量中，當觀測量是未知量的相對觀測量而不是絕對觀測量時，要由相對觀測量求得未知量的值必須有初始值作為參考。比如在水準測量中，高差是兩個點高程的相對觀測量，而不是某一個點高程的絕對觀測量，一個水準網中各點的高程計算必須有一個高程已知點，這個已知點就是該網的基準點。必要的基準參數構成網的基準，或稱參考系。

.變形監測網：在變形觀測中，為了采集變形體的變形信息需要布設變形監測網。通過在不同時間對變形監測網進行重復觀測，來獲取布設在變形體上目標點的位移。變形監測網是控制網在變形監測中的一種形式。它可能是水準網、三角網、邊角網或GPS網。所以變形監測網的觀測量都是坐標的相對觀測量，需要給定參考系才能計算各觀測周期網點的坐標。變形監測網：分為絕對網、相對網。絕對網：有部分點布設在變形體外的監測網； 相對網：網的全部點都在變形體上的監測網。變形監測網的布設原則：1）變形監測控制網的起算點或終點要有穩定的點位，應布設在牢靠的非變形區，為了減少觀測點誤差的積累，距觀測區又不能過遠。2）為了便于迅速獲得觀測成果，變形監測控制網的圖形結構應盡可能的簡單。3）在確保變形監測控制網具有足夠精度的條件下，控制網應盡量布設一次全面網；在特殊條件下，才允許分層控制。4）實測原則：測量儀器、設備和測量方法的選擇，要量力而行，不能超越現有的經濟、技術條件，不能提出過高的要求。5）控制網設計時，應盡量采用先進技術，盡可能多地獲取建筑物變形數據，特別是絕對位移數據和時間信息。控制點便于長期保存。6）變形監測控制網應與建筑施工采用相同的坐標系統

.參考點(基準點)：對于絕對網，那些布設在變形體外的全部點或部分點是作為位移測量和計算的參考對象的點，稱為參考點或基準點。絕對位移：如果參考點是穩定不動的，變形監測網以它們為參考所測量的目標點的位移就是真實的位移，也叫絕對位移。

.參考系虧損(基準虧損):相對網由于沒有參考點，以坐標為參數的間接平差模型的系數矩陣出現秩虧，這種現象叫做參考系虧損或基準虧損。

GPS變形監測網數據處理：GPS變形監測網平差方法分為靜態平差和動態平差。

靜態平差：是把各期的觀察數據分別進行平差處理，而不考慮兩期之間的動態參數，通過統一基準來進行變形分析。

動態平差：是將監測網作為動態系統，納入監測點的變形參數，將各期觀測數據聯合進行平差處理。

平均間隙法基本思想：先進行兩周期圖形一致性檢驗（或集體檢驗），如果檢驗通過，則確認所有參考點是穩定的。否則，就要找出不穩定點。尋找不穩定點的方法是“嘗試法”，一次去掉每一點，計算圖形不一致性減少的程度，使得圖形不一致性減少最大的那一點是不穩定的點。排除不穩定點后再重復上述過程，直到圖形一致性（指去掉不穩定點后的圖形）通過檢驗為止。

GPS監測網變形分析基準的統一：GPS監測網是在相隔一定時間后分期進行觀測的，由于GPS衛星星歷、電離層折射等誤差的影響，各期基線向量間之間可能存在系統性的尺度差異和方位差異，若不顧及這種系統性的偏差，則可能導致將系統性偏差當作變形值來處理，從而影響變形分析結果的正確性。所以，對GPS監測網的各期觀測資料，除了保持其位置基準的統一之外，還必須消除各期觀測值之間的尺度偏差和方位偏差，實現位置基準、尺度基準和方位基準的統一。

.多元線性回歸分析：多元線性回歸的中心問題是：確定對變量影響的因子及它們之間的關系，運用最小二乘法求回歸方程中的回歸系數

它是研究一個變量(因變量)與多個因子(自變量)之間非確定關系(相關關系)的最基本方法。該方法通過分析所觀測的變形(效應量)和外因(原因)之間的相關性，來建立荷載-變形之間關系的數學模型。其數學模型為：(1)具體分析步驟：①建立多元線性回歸方程。多元線性回歸數學模型用矩陣表示為y=xβ+ε；由最小二乘原理可求得β的估值為(2)事實上，這只是我們對問題初步分析所得的一種假設，所以，在求得多元線性回歸方程后，還需要對其進行統計檢驗。②回歸方程顯著性檢驗。如果因變量y與自變量x1,x2,?,xp之間不存在線性關系，則模型(1)中的β為零向量，即有原假設：H0:β1=0，β2，?，βp=0 將此原假設作為模型(1)的約束條件，求得統計量(3).在原假設成立時，統計量F應服從F(p,n-p-1)分布，故在選擇顯著水平α后，可用下式檢驗原假設：(4).對回歸方程的有效性(顯著性)進行檢驗。若上式成立，即認為在顯著水平α下，y對x1,x2,?,xp有顯著的線性關系，回歸方程是顯著的。③回歸系數顯著性檢驗。回歸方程顯著，并不意味著每個自變量x1,x2,?,xp對因變量y的影響都顯著，我們總想從回歸方程中剔除那些可有可無的變量，重新建立更為簡單的線性回歸方程。檢驗因子xj是否顯著的原假設為：H0:βj=0.原假設的統計量(5)，若統計量(6)，則認為回歸系數(7)在1-α的置信度下是顯著的，否則是不顯著的。對回歸系數進行一次檢驗后，只能剔除其中的一個因子，然后重新建立新的回歸方程，再對新的回歸系數逐個進行檢驗，重復以上過程，直到余下的回歸系數都顯著為止。.逐步回歸計算：

逐步回歸計算是建立在F檢驗的基礎上逐個接納顯著因子進入回歸方程。當回歸方程中接納一個因子后，由于因子之間的相關性，可使原先已在回歸方程中的其他因子變成不顯著，這需要從回歸方程中剔除。所以在接納一個因子后，必須對已在回歸方程中的所有因子的顯著性進行F檢驗，剔除不顯著的因子，直到沒有不顯著因子后，再對未選入回歸方程的其他因子用F檢驗來考慮是否接納進入回歸方程(一次只接納一個)。反復運用F檢驗，進行剔除和接納，直到得到所需的最佳回歸方程。逐步回歸計算步驟：

①由定性分析得到對因變量y的影響因子有t個，分別由每一因子建立1個一元線性回歸方程，求相應的殘差平方和S剩，選其最小的S剩對應的因子作為第一個因子入選回歸方程。對該因子進行F檢驗，當其影響顯著時，接納該因子進入回歸方程。②對余下的t-1個因子，再分別依次選一個，建立二元線性方程(共有t-1個)，計算它們的殘差平方和及各因子的偏回歸平方和，選擇與max(β(倒v)j平方/cjj)j都為下標

對應的因子為預選因子，作F檢驗，若影響顯著，則接納此因子進入回歸方程。③選第三個因子，方法同②，則共可建立t-2個三元線性回歸方程，計算它們的殘差平方和及各因子的偏回歸平方和，同樣，選擇 max(β(倒v)j平方/cjj)j都為下標的因子為預選因子，作F檢驗，若影響顯著，則接納此因子進入回歸方程。在選入第三個因子后，對原先已入選的回歸方程的因子應重新進行顯著性檢驗，在檢驗出不顯著因子后，應將它剔除出回歸方程，然后繼續檢驗已入選的回歸方程因子的顯著性。④在確認選入回歸方程的因子均為顯著因子后，則繼續開始從未選入方程的因子中挑選顯著因子進行回歸方程，其方法與步驟③相同。反復運用F檢驗進行因子的剔除與接納，直至得到所需的回歸方程。

1.選第一個因子。由分析結果，對每一影響因子x與因變量y建立一元線性回歸方程。由顯著性檢驗來接納因子進入回歸方程。

2.選第二個因子。對一元回歸方程中已選入的因子，加入另外一個因子，建立二元線性回歸方程進行檢驗。

3.選第三個因子。根據已選入的二個因子，依次與未選入每一因子，用多元回歸模型建立三元線性回歸方程，進行檢驗來接納因子。在選入第三個因子后，應對原先已選入回歸方程的因子重新進行顯著性檢驗。4.繼續選因子。

多元線性回歸分析的應用：

①變形的成因分析，當式yt=β0+β1xt1+β2xt2+?+βpxtp+εt中的自變量xt1,xt2,?,xtp為因變量的各個不同影響因子時，則上述方程可用來分析與解釋變形與變形原因之間的因果關系；②變形的預測預報，當式。。中的自變量xt1,xt2,?,xtp在t時刻的值為已知值或可觀測值時，則方程可預測變形體在同一時刻的變形大小。4.時間序列分析特點：

逐次的觀測值通常是不獨立的，且分析必須考慮到觀測資料的時間順序，當逐次觀測值相關時，未來數值可以由過去觀測資料來預測，可以利用觀測數據之間的自相關性建立相應的數學模型來描述客觀現象的動態特征。時間序列的基本思想：

對于平穩、正態、零均值的時間序列{xt},若xt的取值不僅與其前n步的各個取值xt-1,xt-2,?,xt-n有關，而且還與前m步的各個干擾at-1,at-2,?,at-m有關(n,m=1,2,?)，則按多元線性回歸的思想，可得到最一般的ARMA模型：。。

5.ARMA模型建立的一般步驟：A數據獲取與預處理；B模型結構選擇；C模型結構調整；D模型參數估計；E模型適用性檢驗

6.偏相關函數對AR模型具有截尾性，而對MA模型具有拖尾性

.ARMA模型與回歸模型的區別：根本區別在于回歸模型可以描述隨機變量與其他變量之間的相關關系。但是，對于一組隨機觀測數據x1,x2,?,即一個時間序列{xt}，它卻不能描述其內部的相關關系；另一方面，實際上，某些隨機過程與另一些變量取值之間的隨機關系往往根本無法用任何函數關系式來描述。這時，需要采用這個隨機過程本身的觀測數據之間的依賴關系來揭示這個隨機過程的規律性。xt和xt-1,xt-2,?同屬于時間序列{xt},是序列中不同時刻的隨機變量，彼此相互關聯，帶有記憶性和繼續性，是一種動態數據模型。.灰色系統理論：

灰色系統理論研究的是貧信息建模，它提供了貧信息情況下解決系統問題的新途徑。它把一切隨機過程看做是在一定范圍內變化的、與時間有關的灰色過程，對灰色量不是從尋找統計規律的角度，通過大樣本進行研究，而是用數據生成的方法，將雜亂無章的原始數據整理成規律性較強的生成數列后再作研究。灰色理論認為系統的行為現象盡管是朦朧的，數據是雜亂無章的，但它畢竟是有序的，有整體功能的，在雜亂無章的數據后面，必然潛藏著某種規律，灰數的生成，是從雜亂無章的原始數據中去開拓、發現、尋找這種內在規律。變形監測中灰色建模的基本思路：

對離散的帶有隨機性的變形監測數據進行“生成”處理, 達到弱化隨機性、增強規律性的作用然后由微分方程建立數學模型；建模后經過“逆生成”還原后得到結果數據

灰色系統:信息不完全的系統稱為灰色系統。信息不完全一般指：①系統因素不完全明確；②因素關系不完全清楚；③系統結構不完全知道；④系統的作用原理不完全明了。

灰數、灰元、灰關系：灰數是指信息不完全的數，即只知大概范圍而不知其確切值的數，灰數是一個數集，灰元是指信息不完全的元素；灰關系是指信息不完全的關系。

灰數的白化值：是指，令a為區間，ai為a中的數，若(一個○，里面一個×)在a中取值，則稱ai為(一個○，里面一個×)的一個可能的白化值。

累加生成：即對原始數據列中各時刻的數據依次累加，從而形成新的序列。累減生成：即對生成序列的前后兩數據進行差值運算。遞推式Kalman濾波步驟：

①由變形系統的數學模型關系式(狀態方程和觀測方程)，確定系統狀態轉移矩陣Φk/k-

1、動態噪聲矩陣Γk-1和觀測矩陣Hk。②利用m組觀測數據中的第一組觀測數據，確定濾波的初值，包括：狀態向量的初值X0及其相應的協方差陣P0、觀測噪聲的協方差陣Rk和動態噪聲的協方差陣Qk。③讀取m組觀測數據，實施Kalman濾波。④存儲濾波結果中最后一組的狀態向量估計X和相應的協方差陣P。⑤等待當前觀測時段的數據。⑥將上述m組觀測數據中的第一組觀測數據去掉，把當前新的一組觀測數據放在其最后位置，重新構成m組觀測數據，回到步驟①，重新進行Kalman濾波。如此遞推下去，達到自動濾波的目的。人工神經網絡的特點:①以分布方式存儲知識，知識不是存儲在特定的存儲單元中，而是分布在整個系統中；②以并行方式進行處理，即神經網絡的計算功能分布在多個處理單元中，大大提高了信息處理和運算的速度；③有很強的容錯能力，它可以從不完善的數據和圖形中通過學習作出判斷；④可以用來逼近任意復雜的非線性系統；⑤有良好的自學習、自適應、聯想等智能，能適應系統復雜多變的動態特性。

神經元只模擬了3個功能：對每個輸入信號進行處理，以確定其強度（權值）；確定所有輸入信號組合的效果（加權和）；確定其輸出（轉移特性）BP網絡：BP網絡即誤差反向傳播神經網絡，是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡，是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。BP網絡能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網絡的權值和閾值，使網絡的誤差平方和最小。BP神經網絡模型拓撲結構包括輸入層、隱層和輸出層。BP網絡算法：

把輸入模式從輸入層傳到隱含層節點，經隱含層節點逐層處理后，產生一個輸出模式傳至輸出層，這一過程成為正向傳播；如果經正向傳播在輸出層沒有得到所期望的輸出模式，則轉為誤差反向傳播過程，即把誤差信號沿原連接路徑返回，并通過修改各層神經元的連接權值，使誤差信號為最小；重復正向傳播和反向傳播過程，直至得到所期望的輸出模式為止。

13.變形按其時間特性可分為靜態模式、運動模式和動態模式。動態模式分為幾何分析和物理解釋兩部分。幾何分析主要是找出變形的頻率和振幅，而無力解釋是尋找變形體對作用荷載的幅度響應和相位響應，即動態響應。

頻譜分析是將時域內的觀測數據序列通過傅里葉級數轉換到頻域內進行分析，它有助于確定時間序列的準確周期并判別隱蔽性和復雜性的周期數據。統計模型存在的問題：

①當觀測資料序列較短或工程建筑物未經歷荷載極值工況時，由這些資料建立的數學模型不能用于監控建筑物的安全狀況；②統計模型主要依賴于數學處理，沒有聯系工程或建筑物的結構狀態，因此，對建筑物的變形狀態難以作出力學意義上的解釋。

位移(位移分量)：彈性體內任一點的位移，用它在坐標軸x,y,z上的投影u,v,w來表示，以沿坐標軸正方向為正，負方向為負，這3個投影稱為在該點的位移分量。

正應變：彈性體受力后，任一點P將產生形變，線段每單位長度的伸縮稱為正應變,線段之間的直角的改變稱為剪應變。有限單元：有限元法分析工程力學問題的基本特點是將結構物進行離散，即將連續體離散為有限多個在節點上互相連接的單元，這些單元簡稱為有限單元。.在劃分網格和布置節點時需注意以下幾個問題： ①單元形態一般取等參單元，每個單元的節點數依據建筑物及其地基的復雜程度以及變形和溫度測點的位置來確定，其中變形和溫度測點一般應作為單元的節點，以減小計算內插所產生的誤差；②為了使單元的形函數比較合理，要求單元的最小二面角應大于30°，單元的最長和最短邊的比值要小于5。另外，在建筑物的某些部位，單元的尺寸與壩高之比要大于臨界尺寸。

有限元法基本思路：首先對分析域進行單元剖分，對每一個單元建立以單元節點位移為參數的位移插值函數，使得單元內任意一點處的位移可由單元節點位移內插求得。根據幾何方程和物理方程，可由位移插值函數求得單元內任意一點處的應變和應力。整個彈性體的應變位能可表示成節點位移的函數，外力(包括體積力和邊界力)所做的功也可表示成外力在節點上的等效力與節點位移的乘積。這樣，整個彈性體的變形可表示成節點位移和等效節點力(荷載)的函數。按照最小位能原理得到求節點平衡方程。在位移邊界條件的約束下，求得節點位移，繼而求得各個單元內的任意一點的位移、應變和應力。

變形的確定性模型：是利用變形體的結構、物理性質所建立起來的變形-荷載的關系模型。變形量有不同類型，相應的有不同類型的變形確定性模型，具體而言，有位移確定性模型、應力確定性模型等。

大壩位移確定性模型思路：

首先假設壩體和基巖的物理參數，用有限元法計算不同外荷載(水位或溫度)下的位移，通過對位移計算值的擬合，得到水位分量和溫度分量的表達式，由于采用假設的物理參數，須對擬合的表達式施加調整參數，調整參數修正假設的物理參數與實際的物理參數的偏差所引起的模型系數的誤差。由于時效分量的產生原因復雜，它綜合反映了壩體和基巖在多種因素影響下的不可逆變形，難以用確定性方法得到其表達式，因而它仍采用統計模式。

反分析：如果效仿系統識別理論，將正分析成果作為依據，通過一定的理論分析，借以反求建筑物及其周圍的材料參數，以及尋找某些規律和信息，及時反饋到設計、施工和運行中去，統稱為反分析。它包括反演分析和反饋分析兩個部分。反演分析是將正分析的成果作為依據，通過相應的理論分析，借以反求大壩等水工建筑物和地基的材料參數及其某些結構特征等

反饋分析是綜合應用正分析與反演分析的成果，并通過相應的理論分析，從中尋找某些規律和信息，及時反饋到設計、施工和運行中去，達到饋控的目的，另一方面還為未建壩的設計、施工反饋信息，達到優化設計、施工的目的，從而最大限度地從觀測資料中提取信息。

變形監測網優化設計

1.測量控制網有:測圖控制網、施工控制網、變形監測網。測量控制網的優化設計的含義:①在布設控制網時，希望在現有的人力、物力和財力條件下，使控制網具備最高的精度、靈敏度和可靠性；②控制網在滿足精度、靈敏度和可靠性要求的前提下，使控制網的成本（費用）最低。控制網優化設計問題分類：

①零類設計問題(基準選擇)。即對一個已知圖形結構和觀測計劃的自由網，為控制網點的坐標及其方差陣選擇一個最優的坐標系。這就是在已知設計矩陣A和觀測值的權陣P的條件下，確定網點的坐標向量X和其協因數陣Qxx，使X得某個目標函數達到極值。因此，零階段設計問題也就是一個平差問題。已知量：A,P，設計變量：X,Qxx ②Ⅰ類設計問題（結構圖形設計問題）。即在已知觀測值的權陣P的條件下，確定設計矩陣A，使網中某些元素的精度達到預定值或最高精度，或者使坐標的協因數陣最佳逼近一個給定的矩陣Q′xx（準則矩陣）。已知量：P,Qxx，設計變量：A ③Ⅱ類設計問題（觀測值權的分配問題）。即已知設計矩陣A，確定觀測值的權陣P，使某些元素達到預定的精度或精度最高，或者使坐標的協因數陣最佳逼近一個給定的矩陣Q′xx。已知量：A,Qxx。設計變量：P ④Ⅲ類設計問題（網的改造或加密方案的設計問題）。通過增加新點和新的觀測值，以改善原網的質量。在給定的改善質量的前提下，使改造測量工作量最小，或者在改造費用一定的條件下，使改造方案的效果最佳。已知量：Qxx，設計變量：A,P 控制網優化設計的方法：

①解析設計法：是通過建立優化設計問題的數學模型，包括目標函數和約束條件，選擇一種恰當的尋優算法，求出問題的嚴格最優解。

優點：所需機時一般較少，理論上比較嚴密，其最終結果是嚴格最優的。

缺點：優化設計問題的數學模型比較復雜，有時難以建立，最終的結果有時是理想化的，在實際中實施起來比較困難或者不可行。②機助設計法：是將電子計算機的計算能力和判別能力同設計者的知識和經驗結合起來，通過對一個憑經驗擬定的初始設計方案，進行分析、計算，求出各項質量指標，并對設計方案進行不斷地修改，直到設計者滿意的一種設計方法。

解析法優缺點：優點是所需機時一般較少，理論上比較嚴密，其最終的結果是嚴格最有的：缺點是優化設計問題的數學模型比較復雜，有事難以建立，最終的結果有時是理想化的，在實際中實施起來比較困難或者不可行：

機助法優點：⑴適應性廣，可用于除零階段設計問題外的任何一階段設計，特別是Ⅰ類、Ⅱ類和各種混合的設計問題；⑵設計結果的合理性和切實可行性。由于設計過程中融入了設計者的知識和經驗，是最終結果一定是實際的，切實可行的。⑶計算模型簡單，可直接利用平差模型和分析模型，一般無需建立優化設計的數學模型，有利于一般人員掌握和在生產單位的推廣使用。缺點：所需的機時一般較多，最終結果相對于解析法而言，在嚴格的數學意義上可能并非最優，只是一種近似最優解，但是這種差別在實用上并不太重要。.優化設計步驟： ①分析實際問題，結合各種設計要求，建立優化設計問題的數學模型②選擇適當的求解方法，編制電算程序，在計算機上進行求解；③分析解算的合理性，可行性，并對成果作出評價。.控制網優化設計的質量標準：

⑴精度—描述誤差分布離散程度的一種度量（精度指標有方差或均方根差）；

⑵可靠性—發現和抵抗模型誤差的能力大小的一種度量（內部可靠性，外部可靠性）； ⑶靈敏度—監測網發現某一變形的能力大小的一種度量（變形監測網的總體靈敏度、監測網的局部靈敏度與單點靈敏度）； ⑷經濟—建網費用。.機助法優化設計系統：

原理：對一個根據經驗設計的初始網，利用平差模型和網的分析模型，對各項質量指標進行評估。若質量指標未達到或高于設計要求，則根據分析結果，采用人機對話的形式適當改變原設計方案，再進行分析評估。如此多次修改，直到各項指標都滿足設計要求，設計者感到滿足為止。

1、如基準線兩端點確有位移，則對觀測點偏離值有何影響，推導公式并分析其精度。

對于基準線觀測，如圖所示，當端點Ａ、Ｂ由于本身位移而變動到了Ａ’、Ｂ’

時，則對P點進行觀測所得到的偏離值不再是Li’，而變成了Li。

由圖不難看出，端點位移對偏離值的影響為:

?i?Li??Li?

SiB??a??b???bSAB

Li??Li??i?Li??b??a??bSiBSAB

P點實際偏離AB基準線的偏離值為:

假設Pi點首次觀測時，偏離基準線的偏離值為L’0i，則所求該點的實際位移值為 :

?a??b?i?Li??b??idi??Li??i??L0SiB?L0SAB

Ki?

因觀測點至基準線端點距離為一常數，令

故上式寫成：

SiBSAB

?idi?Li?Ki??a??1?Ki???b?L0

Pi點位移值的精度計算公式 :

2222md?2m?2K?2K?1?mii測端i??

Ki?

對上述中誤差計算公式進行分析：（1）當觀測點在基準線中點時，取

SiB1?SAB2

1222md?2m?m端測i2

（2）當觀測點靠近任一端點時，取近似值 ：

Ki?0或Ki?1

222md?2m?m測端i

對基準線法的精度進行分析：

1222md?2m?m端測i2

（1）當觀測點在基準線中點時：

（2）當觀測點靠近任一端點時：

222md?2m?m測端i

由此可見，觀測點越靠近基準線端點，則端點位移對變形觀測的影響越大。

但此時，實際測定觀測點偏離值的精度較高，因此，在實際變形觀測工作中，仍認為在整條基準線上測定觀測點位移值的精度均勻一致，即整條測線上任意點位移值的精度比 較接近。