的局部检验：F检验法；B检验法（u检验法）τ检验法； t检验法（3）超限误差的检验步骤：a组成误差方程与法方程式，b解法方程式，求V和Qvv，进行整体检验c计算局部检验统计量Wi与假设检验。重复。。。
4、超限误差局部检验中，u检验法，t检验法，T检验法的本质区别：B检验法/u检验法在计算统计量Wi时使用的是先验方差?20；τ
检验法利用剔除观测值前所求的的方差估值；
t检验法是利用剔除具有超限误差的观测值后平差求得的方差估值。
5、监测资料的奇异值检验与插补：监测资料的插补原因和方法：实测资料出现断链；数据处理要求等时间间隔。监测资料插补的方法：按内在物理联系进行插补；按数学方法进行插补 （线性内插法 、拉格朗日内插计算、多项式曲线拟合 、周期函数的曲线拟合 、多面函数拟合）
6、变形监测中应用小波分析的原因：（1）为了有效消除误差幷提取变形特征（GPS检测系统）（2）对于非平稳、非等时间间隔观测信号的变形特征提取的局限性（动态变形监测频谱分析）（3）为了克服经典Fourier分析不能描述信号时频局部特诊的缺陷。
7、小波变换在变形分析的作用 ：观测数据滤波，变形特征提取，不同变形频率的分离，观测精度估计。小波变换对观测数据序列进行消噪的基本步骤 ：小波分解 ，小波分解高频系数的阈值量化处理 ，小波重构 ，对于复杂变形信息的分离，采用小波包进行分解和重构，可以得到各个相应频段的变形信息 。
8、 观测资料的整编（变形过程线的定义与绘制、建筑物变形分析分布图、变形值的统计规律及其成因分析）
9、观测点变形过程线：以时间为横坐标，以积累变形值（位移、沉陷、倾斜和挠度等）为纵坐标绘制成的曲线。观测点的变形过程线可明显的反映出变形的趋势、规律和幅度，对于初步分析判断建筑物的工作情况是否正常是非常有用的。
10、绘制过程：(1)根据观测记录填写变形数值表(2)绘制观测点实测变形过程线(3)实测变形过程线的修匀。
11、建筑物变形分布图：作用:能够全面的反映建筑物的变形状况。 变形值剖面分布图（水平剖面或竖直剖面）和建筑物（或基础）沉陷等值线图。
12、变形值的统计规律及其成因分析：规律：（1）可以显示变形的趋势、规律和幅度（2）可以看出各种变形的年变幅（3）可以绘制观测点的变形范围图，一般可以判断建筑物运营是否正常。以大坝为例引起变形的原因： 静水压力，坝体的温度变化，时效变化：建筑材
料的变形以及基础岩层在荷载的作用下英气的变形所产生的。
第五章 监测网的参考系及其稳定性分析
1、绝对网：有部分点布设在变形体外的监测网。绝对网中，固定基准位于变形体之外，在各观测周期中认为是不变的，以作为测定变形点绝对位移的参考点，这种监测网平差采用经典平差方法便可实现。
2、相对网：网的全部点都在变形体上的监测网。相对网中，由于全部网点均位于变形体上，没有必要的起算基准，是一种自由网。
3、监测网平差的基准（固定基准—经典平差，重心基准/内制约平差基准—自由网平差，局部重心基准/拟稳基准—拟稳平差）。
4、监测网的参考系：要对自由网进行平差必须要给出约束条件，即约束方程，由于约束方程实际上给出了网的参考系定义，所以也叫参考系方程或基准约束。秩亏自由网平差的参考系是由控制网中所有的点定义的，如果以网中部分点来定义网的参考系，所得到的是拟稳平差参考系，参与参考系定义的点叫做拟稳点，类似于秩亏自由网平差的参考系，拟稳平差参考系的坐标基准是拟稳点的重心坐标，起始方位是重心到个拟稳点方位角的加权平均值。 5、平差方法的选择：当网中存在固定点时，采用这些固定点作为基准，应用经典平差，可以得到满意的结果；当网中某些点具有相对的稳定性，他们相互是随机的情况下，则用这些点作为拟稳点，用拟稳平差对成果进行分析，结果令人满意；当网中所有网点具有 微小的随机变动时，自由网平差对这些变动情况是一种有效的分析方法。
6平均间隙法的基本思想：首先应用统计检验的方法对两周期变形监测网作几何图形一致性检验，以判明该网在两期观测之间是否发生了显著性变化。如果检验通过，则认为所有参考点是稳定的。否则，就采用尝试法，依次去掉每一点，计算图形不一致性减少的程度，使得图形不一致性减少最多的那一点是不稳定点。排除不稳定点后重复上述过程，直到图形一致性通过检验为止。过程。
第六章 变形分析与建模的基本理论与方法 回归分析法
1、 曲线拟合：变形—时间t或变形—某一影响因子。是一种趋势分析方法，包括多项式趋
势模型，对数趋势模型，指数趋势模型。。。n添项增加的建模方法。
2、多元线性回归：效应量—原因量。建立了多元线性回归方程后，需要对回归方程和回归系数进行显著性检验。回归方程显著不一定回归系数显著。
3、逐步回归计算过程：（1）选第一个因子。由分析结果，对每一影响因子x与因变量y建
立一元线性回归方程。由显著性检验来接纳因子进入回归方程。（2） 选第二个因子。对一元回归方程中已选入的因子，加入另外一个因子，建立二元线性回归方程进行检验。（3）选第三个因子。根据已选入的二个因子，依次与未选入每一因子，用多元回归模型建立三元线性回归方程，进行检验来接纳因子。在选入第三个因子后，应对原先已选入回归方程的因子重新进行显著性检验。回归分析法是一种静态的数据处理方法，所建立的模型是静态模型。 时间序列分析模型：
1、时间序列分析的特点：逐次的观测值通常是不独立的，且分析必须考虑到观测资料的时间顺序，当逐次观测值相关时，未来数值可以有过去观测资料来预测，可以利用观测数据之间的自相关性建立相应的数学模型来描述客观现象的动态特征。是一种动态的数据处理方法。
2、时间序列的基本思想：对于平稳、正态、零均值的时间序列{Xt}，若Xt的取值不仅与前n步的各个取值X（t-1），X（t-2），···，X（t-n）有关，而且还与前m步的各个干扰a（t-1），a（t-2），···，a（t-m）有关（n、m=1，2，···）则按多元线性回归的思想，可得最一般的ARMA模型（自回归滑动平均模型）。
3、ARMA模型建立的一般步骤：（1）建模的准备阶段，即数据的预处理（2）模型的结构类别的初步确定（3）模型参数的估计（4）模型的适用性检验及调整。
4、ARMA建模方法：（1）BOX法：以自相关分析为基础来识别模型与确定模型阶数。（2）DDS法：对于序列是非平稳的，采用具有特别结构的ARMA（2n，2n-1）模型形式对动态数据进行拟合。
5、三种建模方法：组合法（趋势拟合+ARMA模型）、多项式拟合法、DDS法。 灰色系统分析模型：
1、灰色系统：部分信息已知、部分信息未知的系统。灰数：信息不完全的数，即只知大概范围而不知道确切值的的数，灰数是一个数集。灰元：指信息不完全的元素。灰关系：指信息不完全的关系。
2、灰色系统的数据生成函数：累加生成：对原始数据序列中各时刻的数据依次累加, 从而形成新的序列。累减生成：为累加生成的逆运算, 即对序列中前后两数据进行差值运算。 3、灰色建模的基本思路：对离散的带有随机性的变形监测数据进行生成处理, 达到弱化随机性、增强规律性的作用；然后由微分方程建立数学模型；建模后经过“逆生成”还原后得到结果数据。关联度：对于两个系统或系统中两个因素之间随时间变化的关联性大小的量度。
4、GM(1,N)建立：将关联度分析所确定的变形影响原因量（N-1）个序列和效应量序列一起构成N个序列，每个序列有n个数值，作一次累加生成，建立白化形式的微分方程，就是1阶N个变量的微分方程模型，记为GM(1,N)。GM(1,1)：一次累加，建立一阶微分方程，最小二乘求系数，代入解得微分方程，累减。 Kalman滤波模型：
1、是一种递推式滤波算法，是一种对动态系统进行实时数据处理的有效方法。可用于动态系统的实时控制和快速预报。数学模型包括状态方程和观测方程。
2、递推式Kalman滤波的步骤（1）由变形系统的数学模型关系式（状态方程和观测方程），确定系统状态转移矩阵、动态噪声矩阵和观测矩阵（2）利用组观测数据中的第一组观测数据，确定滤波的初值，包括：状态向量的初值及其相应的协方差阵、观测噪声的协方差阵和动态噪声的协方差阵（3）读取组观测数据，实施Kalman滤波（4）存储滤波结果中最后一组的状态向量估计和相应的协方差阵（5）等待当前观测时段的数据（6）将上述组观测数据中的第一组观测数据去掉，把当前新的一组观测数据放在其最后位置，重新构成组观测数据，回到上述的第（1）步，重新进行Kalman滤波。如此递推下去，达到自动滤波的目的。 人工神经网络模型：
1、人工神经网络的特点：（1）以分布式方式存储知识。知识不是存储在特定的存储单元中，而是分布在整个系统中；（2）以并行方式进行处理，即神经网络的计算功能分布在多个处理单元中。大大提高了信息处理和运算的速度；（3）有很强的容错能力，它可以从不完善的数据和图形中学习做出判断；（4）可以用来逼近任意复杂的非线性系统。（5）有良好的自学习、自适应、联想等智能。能适应形同复杂多变的动态特性。 2、BP网络的学习过程：正向传播、误差反向传播、重复过程。
3、BP网络的一般学习步骤：1）产生随机数作为节点间连接权的初值；2）计算网络的实际输出Y； 3）由目标输出D与实际输出Y之差，计算输出节点的总能量E；4) 调整权值；5）进行下一个训练样本，直至训练样本集合中的每一个训练样本都满足目标输出。 频谱分析及其应用：
1、 变形按其时间特征可以分为静态模式、运动模式和动态模式，动态模式的显著特点是周
期性，例如高层建筑。
2、 频谱分析：动测时间序列研究的一个途径。该方法是将时域内的观测数据序列通过傅立
叶级数转换到频域内进行分析，它有助于确定时间序列的准确周期并判别隐蔽性和复杂性的周期数据。
3、 频谱分析算例求解过程：1.确定基频f=1/T。将观测资料的整个时间作为看成一个周期振
动，周期为T=19.36年。2.确定N值。将T分为N等份，可取N为观测值的个数，N=236 3.由观测资料确定水平位移值i=1.2.3.4?? 4.计算 A0,an ,bn n=1,2,3,4,??,N/2 5.确定主频，计算An、φn。
4、 最小二乘响应分析：根据频谱分析法所确定的输入信号的主频率，利用最小二乘原理来
模拟输入和输出信号，对系统的响应作分析。
第七章 变形的确定性模型和混合模型
1、定性模型：从工程设计角度出发, 利用荷载、变形体的几何性质和物理性质以及应力与应变间的关系来建立数学模型。统计模型的特点是利用变形和变形原因相关性，建立变形与变形原因的关系模型。
2、性模型建立思路：结合建筑物及其地基的实际工作状态，用有限元法计算荷载作用下的变形场，然后与实测值进行优化拟合，以求得调整参数，从而建立准确的变形确定模型。 3、建立思路：就大坝而言，混合模型包含水压分量和其他分量，其中水压分量模型用有限元法的计算值确定，其他分量用统计模式。然后与实测值进行拟合而建立模型。
4、有限元法求解平面问题的基本思路：首先对分析域进行剖分，对每个单元建立以单元节点位移为参数的位移插值函数，使得单元内任意一点处的位移可由单元节点位移内插求得。根据几何方程和物理方程，可由位移插值函数求得单元内任意一点处的应变和应力。 4、大坝位移确定性模型的思路：首先假设坝体和基岩的物理参数，用有限元法计算不同外荷载下的位移，通过对位移计算值的拟合，得到水位分量和温度分量的表达式，由于采用假设的物理参数，须对拟合的表达式施加调整参数，调整参数，调整参数与实际的物理参数的偏差多引起的模型系数的误差，利用位移和荷载的观测值对模型中的调整参数进行估计，最后得到位移确定性模型。
