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基于主成分分析法的变形信息提取研究
| 论文题名： | 基于主成分分析法的变形信息提取研究 |
| 关键词： | 高速铁路;变形信息;主成分分析法;灰色系统;液体静力水准仪 |
| 摘要： | 液体静力水准仪系统应用于高铁实时沉降监测，受施工机械振动，往来列车振动、温度气压变化等因素的影响，其测量成果存在系统性漂移和随机波动，因而与同步进行的精密水准测量成果之间存在一定差异。本文在系统研究PCA原理及数学模型的基础上，针对PCA应用于时序变形信息提取的不足，将灰色系统思想引入到PCA中，构建GPCA模型，对PCA中基本特征向量进行改进，进而实现时序变形信息的提取。本文共分5章: 1.第一章介绍了主成分分析法和变形信息提取方法的历史进程和国内外研究现状，提出本文研究主线:以主成分分析法为理论基础，以综合分析为主线，着眼于对变形监测对象作出真实合理的综合评价。 2.第二章系统研究了PCA方法的理论基础和数学模型，并针对PCA方法的先天性不足进行了总结分析，针对PCA应用于时序变形信息提取的不足，提出改进策略:将灰色系统思想引入到PCA中，构建灰主成分分析法—GPCA模型，对PCA中基本特征向量进行改进，进而实现时序信息的提取。 3.第三章详细论证了GPCA的理论基础并对其数学模型进行逐步推导，GPCA综合了PCA与灰色系统理论的优点，致力于研究现实规律，其能够弥补PCA应用于时间序列变形信息提取的不足。 4.第四章中基于实例数据，采用Microsoft VS2008 C＃语言编程开发PCA、GPCA程序，并成功应用于本文实验数据处理。结果表明:在引入灰色思想后，GPCA的计算结果更具有现实意义，更符合时间序列数据的客观变化规律。 5.第五章是本文的总结与展望，理论研究和实验结果均表明:将灰色系统思想引入到PCA中，利用灰色系统方法对原始时间序列数据进行预处理，使处理后的数据的变化规律更加接近现实规律，即具有时间序列动态特性，然后利用PCA方法对其进行信息综合提取，该方法综合主成分分析与灰色系统的优点，弥补了主成分分析法对于时间序列数据处理存在的不足。 |
| 作者： | 张拯 |
| 专业： | 测绘工程 |
| 导师： | 张献州 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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