【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及静力水准监测，尤其涉及一种长序列静力水准监测数据的温度影响误差修正方法。
技术介绍
1、静力水准仪主要分为液面式和压差式，常用于监测相邻构筑物间的高程变化，尤其在沉降监测方面，如堤防、地面或建筑物不均匀沉降。静力水准监测系统的误差来源除了安装误差、传感器误差、系统误差等，最主要的误差为温度变化引起的误差，在温度变化较大的环境中，温度变化可能导致误差达到厘米级。静力水准仪的精度通常标定于实验室常温条件下，精度范围从1‰到0.05‰不等，量程越小精度越高，例如原子对撞机用的ccd静力水准仪能在恒温环境中达到微米级精度。然而，在非恒温环境下，温度变化会显著影响仪器精度，尤其是对于由多台静力水准仪组成的管路连通系统，目前却少有方法修正。
2、为了进一步降低或者修正温度给静力水准仪和静力水准监测系统带来的误差，相关领域研究者开展了许多研究：南京工业大学学报（自然科学版）第44卷第1期《考虑温度效应的静力水准仪测试精度修正模型》中，通过测量静力水准仪间的连通管长度、静力水准仪间距离、连通管和液体膨胀系数等结合预先标定的经验公式构造双侧点间温度梯度模型，配合温度监测结果修正静力水准监测结果，尽管修正方法通过了实验验证，但是其实施条件苛刻，难以用于大规模推广应用；cn202222256767.3、cn202222256758.4、cn202222256454.8等，公开了一种使用带有保温层的pvc管包裹静力水准仪间联通的液管与气管，使其尽量达到恒温环境，以便降低温度变化对静力水准监测数据产生的误差影响，但是静力水准仪的
3、因此，随着各行业自动化和信息化水平的不断提高，静力水准设备的应用场景和数量也在不断增加，亟需一种长序列静力水准监测数据的温度影响误差修正方法，能够既高效又实用的消除温度误差，提升静力水准监测系统的准确性，且能够在保证可操作性的同时，适应不同的环境和实际需求。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种长序列静力水准监测数据的温度影响误差修正方法，能够高效、实用的消除温度误差，提升静力水准监测系统的准确性。
2、本专利技术提供了一种长序列静力水准监测数据的温度影响误差修正方法，包括如下步骤：
3、步骤s1、获取静力水准监测数据并进行数据预处理，得到完整的时间序列静力水准监测数据；
4、所述静力水准监测数据包括：环境温度监测数据和相对位移监测数据；
5、步骤s2、选取连续离散信号分解方法，分别对完整的时间序列环境温度监测数据和相对位移监测数据进行离散信号分解，得到每个监测数据的各本征模态函数imf分量及残差res；
6、步骤s3、分析分解后的相对位移监测数据的各本征模态函数imf分量与完整的时间序列环境温度监测数据的相关性，得到初步去除温度影响的相对位移监测数据；
7、步骤s4、使用步骤s2选取的连续离散信号分解方法，对初步去除温度影响的相对位移监测数据进行离散信号分解，得到初步去除温度影响的相对位移监测数据的各本征模态函数imf分量及残差res；
8、步骤s5、分析分解后的初步去除温度影响的相对位移监测数据的各本征模态函数imf分量与同序号的分解后的环境温度监测数据的各本征模态函数imf分量的相关性分析，得到降低温度影响的相对位移监测数据。
9、进一步的，所述步骤s1中数据预处理的方法包括：离群值检测、重复日期去除、缺失值检测和数据插值，具体为：
10、步骤s1-1、对静力水准监测数据进行离群值检测，将检测出的离群值替换为缺失值na；
11、步骤s1-2、对步骤s1-1中处理后对静力水准监测数据进行重复日期检测，删除与前述日期重复的监测数据；
12、步骤s1-3、对步骤s1-2中处理后对静力水准监测数据进行缺失值检测，识别并标记出存在缺失数据的位置，形成包含缺失值na的完整时间序列；
13、步骤s1-4、对步骤s1-3中处理后的静力水准监测数据进行插值处理，采用插值方法填补缺失值na，从而得到完整的、无缺失的时间序列数据。
14、进一步的，所述步骤s1-1中离群值检测的方法包括：格拉布斯检验或z-score。
15、进一步的，所述步骤s2中连续离散信号分解方法包括：
16、经验模态分解方法（emd）、变分模态分解方法（vmd）或类emd分解方法；其中类emd分解方法包括eemd、ceemd、ceemdan或iccemdan。
17、进一步的，所述步骤s3，具体包括：
18、步骤s3-1、分析分解后的相对位移监测数据的各本征模态函数imf分量与完整的时间序列环境温度监测数据的相关性，得到对应的相关系数r；
19、步骤s3-2、当相关系数r的绝对值大于预设相关系数阈值，标记并删除对应的所述分解后的相对位移监测数据的各本征模态函数imf分量；当相关系数r的绝对值小于等于预设相关系数阈值，则保留对应的所述分解后的相对位移监测数据的各本征模态函数imf分量；
20、步骤s3-3、将相对位移监测数据的剩余各本征模态函数imf分量与残差res进行叠加重构，得到初步去除温度影响的相对位移监测数据。
21、进一步的，所述预设相关系数阈值为0.65。
22、进一步的，所述叠加重构的方法为：
23、将信号分解后得到的各本征模态函数imf分量与残差res本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种长序列静力水准监测数据的温度影响误差修正方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种长序列静力水准监测数据的温度影响误差修正方法，其特征在于，所述步骤S1中数据预处理的方法包括：离群值检测、重复日期去除、缺失值检测和数据插值，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种长序列静力水准监测数据的温度影响误差修正方法，其特征在于，所述步骤S1-1中离群值检测的方法包括：格拉布斯检验或Z-score。
4.根据权利要求1所述的一种长序列静力水准监测数据的温度影响误差修正方法，其特征在于，所述步骤S2中连续离散信号分解方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种长序列静力水准监测数据的温度影响误差修正方法，其特征在于，所述步骤S3，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种长序列静力水准监测数据的温度影响误差修正方法，其特征在于，所述预设相关系数阈值为0.65。
7.根据权利要求5所述的一种长序列静力水准监测数据的温度影响误差修正方法，其特征在于，所述叠加重构的方法为：
8.根据权利要求1所
9.根据权利要求1所述的一种长序列静力水准监测数据的温度影响误差修正方法，其特征在于，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种长序列静力水准监测数据的温度影响误差修正方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种长序列静力水准监测数据的温度影响误差修正方法，其特征在于，所述步骤s1中数据预处理的方法包括：离群值检测、重复日期去除、缺失值检测和数据插值，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种长序列静力水准监测数据的温度影响误差修正方法，其特征在于，所述步骤s1-1中离群值检测的方法包括：格拉布斯检验或z-score。
4.根据权利要求1所述的一种长序列静力水准监测数据的温度影响误差修正方法，其特征在于，所述步骤s2中连续离散信号分解方法包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢津平，刘永波，张丽敏，郭林，李润伟，任江龙，郑慧洋，陈端，白振宇，王美，
申请(专利权)人：中水北方勘测设计研究有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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