基于SBAS-InSAR技术钢桁梁结构桥梁形变信息提取与分析

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

所属期刊栏目：42

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;华设设计集团股份有限公司科技开放基金项目;华设设计集团股份有限公司D类科研基金项目

在线出版日期：2023-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：10-17