下面是范文网小编整理的地铁隧道结构变形监测数据管理系统的设计与实现论文3篇(基于uwb的地铁隧道定位系统设计)，以供借鉴。
地铁隧道结构变形监测数据管理系统的设计与实现论文1
基于J2EE的元数据管理系统的设计与实现
摘要：对基于XML的多源异构数据融合、遥感数据存储、数据持久化以及用户访问控制技术进行了分析和设计；讨论了元数据管理系统的实现技术、设计思想和系统构架，注重系统的可移植性、可维护性和可扩展性；实现了基于J2EE技术的元数据管理系统。
关键词：Java 2平台企业版；元数据管理；扩展标记语言
随着信息技术的发展，产生了海量的信息。如何有效地管理和组织这些海量信息已经成为一个突出的问题。元数据机制是解决这一问题的有效手段。一些部门已经针对数据在行业内部的应用特点来开发自己的管理系统[1]。目前，在元数据管理系统的建设中存在的主要问题是：基于不同操作系统和数据库的管理平台不可移植、安全性差、难以维护和扩展、缺乏统一的建设模式与内容服务提供方式[2，3]。
以J2EE平台为基础的各项技术的成熟为这些问题提供了良好的解决方案。J2EE是一种利用Java2平台来简化诸多与多级解决方案的开发、部署和管理相关的复杂问题的体系结构。J2EE的核心技术是Java2平台的标准版，具有Java语言的特性，是一个开放的、跨平台的结构，提供了健全的意外事件处理机制，具有良好的可移植性和扩展性。
基于J2EE的元数据管理系统具有高效、稳定、可复用、易维护的特点；独立于平台，可以部署于Microsoft Windows、Linux、UNIX等操作系统之上；可对Oracle、SQL Server 2000、MySQL等多种数据库进行操作。但是J2EE涉及的技术种类繁多，在实际应用中要根据需要准确使用，而且基于J2EE的系统需要具有良好的系统设计结构，才能最大限度地发挥优势。尽管基于J2EE平台的系统具有诸多优点，但目前J2EE还没有被广泛应用在元数据管理中。本文提出的基于J2EE架构的元数据管理系统建设方法和应用实例，是将J2EE引入元数据管理的一个初步尝试。
1关键技术研究
1．1基于XML的多源异构数据融合
各个部门采用了不同的元数据存储方式。由于缺乏统一的标准，很难对这些元数据进行有效的管理和发布。必须实现多源异构数据的融合。
采用简单文本文件作为中间介质的信息交换方法不能描述数据的结构，不适合用来进行复杂的元数据交换。XML技术实现信息交换与共享已经成为一种发展趋势。孙君明等人[4]对基于XML的数据交换技术进行了研究。XML是采用线性语法描述树状结构的标志语言。作为一种数据交换的中间件，XML具有跨平台、结构化和自描述性强的特点。
用XML实现多源异构数据融合的过程如图1所示。
在图1中，首先各地的数据提供者通过浏览器将数据传送给服务器，由服务器端的XML引擎将这些数据转换成标准的XML文档；再由一些服务组件根据需要对XML文档进行处理，如建立索引等。这样，多源异构数据就被转换成了具有统一标准的XML文档；通过对这样具有固定结构的XML中间件的解析，实现从XML文档到数据库的转换，完成了多源异构数据的统一存储[4，5]。进行信息发布时，根据客户端的查询条件在数据库中提取相应的结果集，形成XML文档，将该文档发送至客户端；由客户端的格式化工具解析该XML文档，显示在客户端。
1．2遥感数据的分块存储
遥感数据（如DEM、TM、ASTER等）具有数据量庞大的特点，应用数据库中的大数据类型存储，如Oracle 9i中的Blob、SQL Server 2000中的Image。但是如果将它们直接存入数据库中会造成系统效率低下;可采用一种分块存储的策略，将原始数据分割成大小一致的若干块，一块一块地进行存储。分块大小要根据磁盘的读写性能和网络的传输性能确定，过大或过小都会导致系统运行效率低下[6]。每块数据以一条记录的方式进行存储，包含数据的编号、经纬度、步长、时间等信息，并且建立索引。
1．3数据持久化
为了能使系统部署在任意数据库系统上，加入了一个持久化层，作为连接Java应用和关系数据库的通道。为数据库中的每张表建立一个Java对象，定义好对象与表之间的对应关系，只需对Java对象进行操作，不用关心SQL语句和系统最终使用的数据库。持久层作为一个中间件，封装对数据库的操作，提供接口，隐藏数据访问的细节[7]。
1．4用户访问控制
元数据的使用人员级别复杂，用户管理困难。使用RBAC(Role－Based Access Control，基于角色的访问控制)模型，可以提高管理的效率和安全性。RBAC在传统的用户——权限模型中引入了角色的概念。角色是一组用户的集合，也是一个授权的集合，它将一组用户与权限联系起来。一个角色可以与多个用户对应，一个用户可以拥有多个角色，每个角色可以执行多种权限，每个权限可以被多个角色共享。对一个用户授予相应的角色，使用户可以进行相应的操作[8]。引入角色可以使系统的安全机制具有很大的灵活性，减少了权限管理的负担和代价，同时也增强了系统的可维护性。
2元数据管理系统的设计
使用本系统的各部门实际情况不同，系统可能被部署到不同的平台上，而且需要对该系统进行一定的扩展和改进。所以在系统设计上，需要充分考虑到系统的可移植性和可扩展性。
2．1系统设计
本系统基于J2EE平台，是一个浏览器/服务器（B/S）结构的系统，具有J2EE平台可以跨系统使用的特性，采用MVC（Model－View－Controller）应用框架。MVC设计框架的内部原理比较复杂，将MVC运用到应用程序中会带来大量的额外工作，增加应用的复杂性。但是MVC可以轻松地实现程序代码与HTML的分离，而且MVC的三个模块相互独立，可以构造良好的松耦合构件，提高应用系统的可维护性、可扩展性、可移植性和可复用性。从长远的应用考虑，应使用ＭＶＣ设计框架[9]。
本系统在传统的B/S三层结构上作了一定的改进。
（1）表现层。在该层使用Struts框架。Struts是一个MVC模式的表现层应用框架。浏览器向Web服务器提出请求后，Web服务器会把请求交给控制器处理。ActionServlet控制器根据请求的不同，将它们转发给不同的Action实例。Action实例在这里充当了用户请求与业务处理逻辑之间的适配器，它只负责控制整个程序的流程，不关心具体业务的实现，实现了请求与业务逻辑的分开。本系统使用一个高效的Action类——DispatchAction类。只要继承该类，就可以在一个Action中集成多个业务方法，有利于系统的维护。在视图显示方面，其大量使用了Struts标签，用来控制显示的逻辑和内容。由于不同平台采取的编码方式不同，在进行系统移植时很容易出现中文乱码问题。在这里使用一个可插拔式的过滤器，实现对请求和响应的预处理及后处理，很好地解决了字符编码问题，使系统可以在不同的平台上进行移植。
用户请求和应用逻辑。在处理之前，将所有涉及到表现层的数据结构替换成更加通用的数据结构类型；使用通用的、与表现层无关的数据结构在这两层之间传递参数。表现层方法提交的参数类型主要是HttpServletRequest和HttpServletResponse；使用这样的参数会增加系统的耦合性，不利于代码的重用，所以要将它们处理成通用的数据类型，如数组。这一过程在Action适配器进行转发之前完成，提供给业务层的参数是通用的数据类型[10]。业务层方法之间的通信也通过通用的参数类型进行，使得每个业务方法均独立存在于系统之中，在很大程度上减少了系统的耦合，提高了可复用性。
（3）数据层。为了实现数据库访问细节与业务层的分离，引入持久化层。
为了使系统具有较好的可维护性、可移植性和可复用性，采用以上的设计思想，以搭建一个逻辑清楚、功能明确、模块化程度高的元数据管理系统。
2．2工作流程
用户通过浏览器（IE/Netscape）向服务器提交请求，请求经过过滤器处理后再提交给控制器ActionServlet；控制器根据请求的类别将它们转发给不同的DispatchAction类。该类中的方法对参数进行处理后调用不同的业务逻辑对请求进行分析处理，处理后得到的信息通过视图显示在用户浏览器上。
3基于J2EE的元数据管理系统的实现
根据本文提出的设计思想，实现了一个元数据管理系统——基于J2EE的小城镇元数据管理平台。本实例以J2EE平台为基础，Tomcat 为服务器，可以使用Oracle 9i、SQL Server 2000、MySQL数据库，使用了ORM（Object－Relation Mapping）模式的持久化层中间件Hibernate，以Eclipse 为开发平台。在系统实现过程中，使用了以J2EE平台为基础的各项技术，遵循Java2标准平台的编码标准，注重系统的可扩展性和可维护性。系统的XML引擎采用了DOM（Document Object Model）和SAX（Simple API for XML）。DOM负责XML文档的生成和修改；SAX对XML进行解析。
小城镇元数据管理平台的功能主要分为管理与检索两部分，可以实现对矢量数据、栅格数据、文档数据、原始试验数据、报表数据和模型数据的管理与检索；用户管理可以对用户进行权限设置；系统管理功能可以提供系统运行的日志和帮助文件。
4结束语
基于J2EE的元数据管理平台，具有良好的跨平台特性；解决了多源异构数据的融合、遥感数据的存储、数据持久化和用户控制访问问题；在设计和实现过程中遵循J2EE的设计模式，具有良好的扩展性和维护性；功能模块具有低耦合的特点，极大地提高了代码的可复用性；可对元数据进行有效管理，实现信息的共享发布，广泛地应用在各个领域。在如何提高系统的安全性方面还有待于对其进行进一步的研究。
参考文献：
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地铁隧道结构变形监测数据管理系统的设计与实现论文2
运行中的地铁隧道变形动态监测
摘 要 文章结合广州市“仓边复建综合楼项目”工程施工监测方案，对受紧邻基坑施工扰动影响的运行中地铁隧道变形的动态监测方法进行了分析，采用TCA2003全站仪的全自动动态监测系统，可以24 h无人值守、连续监测运行中的地铁隧道变形，且每次监测可在地铁运行间隔内迅速完成。监测到的数据可以实时提供给施工方，以指导当前及下一步的施工，在工程应用中取得了良好的效果。
关键词 地铁隧道 连续运行 基坑开挖 变形动态监测 概述
在我国已有地铁的城市中，地铁沿线（非常靠近地铁隧道）的深基坑越来越多，如何在基坑开挖中保护正在运行中的地铁隧道，是一个十分现实的问题。采用信息化施工及监测方法，可以有效地指导基坑施工过程，施工中采用的时空效应法、逆作法、注浆法和基坑加固方法等均可达到保护邻近隧道、控制变形的目的。而常规的地铁变形监测如连通管法、巴塞特法等，在运行的地铁隧道中进行监测相当困难，主要是因为地铁运行间隔很短，运行期间绝对不允许测量人员进入，为此，须有一种简便的、无人值守、自动的动态监测方法，可在很短的时间间隔内，迅速完成隧道的变形监测，并为邻近基坑的施工提交监测数据。
广州市 “仓边复建综合楼项目”与广州地铁1号线平行，西侧基坑距区间隧道（公园前站～农讲所站）北线最近处约4 m，东侧基坑距北线隧道最近处约8 m，基坑开挖深度约为 m，采用地下连续墙围护，兼做承重结构。基坑开挖将对地铁1号线构成威胁，为保证地铁的安全运行，必须在基坑开挖过程中对运行中的隧道变形进行不间断监测。自动化动态监测系统 监测要求
由于地铁隧道在一天中的三分之二以上的时间是处于全封闭的运营状态，绝对不允许监测人员进入隧道内工作，所以要求必须在隧道内设置自动化监测系统代替人工操作，实现对隧道水平、垂直位移的连续、精确监测。考虑到地铁运行的间隔很短，所采用的监测系统应能在3～5 min内完成隧道（受影响的区间段）的变形监测，以掌握基坑开挖施工引起地铁1号线隧道变形规律及特性。 监测范围
地铁1号线下行线“农讲所站～公园前站”区间隧道沿基坑的60 m及两端各向外延伸45 m（约150 m）的范围。监测内容为隧道的水平和垂直位移。 自动化动态监测系统的构成
一个完整的自动化动态监测系统是指在无需操作人员干预的条件下，实现自动观测、记录、处理、存储、报表编制、预警预报等功能，它由一系列的软件和硬件构成，整个系统配置包括：TCA自动化全站仪、棱镜、通讯电缆及供电电缆、计算机与专用软件。
TCA自动化全站仪
TCA自动化全站仪能够自动整平、自动调焦、自动正倒镜观测、自动进行误差改正、自动记录观测数据，其独有的ATR（Automatic Target Recognition，自动目标识别）模式，使全站仪能进行自动目标识别，操作人员一旦粗略瞄准棱镜后，全站仪就可搜寻到目标，并自动瞄准，不再需要精确瞄准和调焦，大大提高工作效率。
TCA2003是Leica TCA自动化全站仪中的一种（见图1），该仪器测角精度为〞，测距精度为1 mm±1 ppm。可通过专用的控制软件来控制观测目标、设定观测周期。
Leica标准精密测距棱镜
棱镜作为观测标志，利用膨胀螺丝固定在隧道内侧（见图2），其数目可按实际需要设定，该标志能被TCA2003全站仪自动跟踪锁定，以实施精密测角和测距。
计算机
计算机利用电缆和全站仪连接，并装有专用软件以实现整个监测过程的全自动化，既能控制全站仪按特定测量程序采集监测点数据，并将测量成果实时进行处理，以便及时发现错误，杜绝返工，也可以对各个观测周期的监测数据进行存储并生成监测报告。 其它设备
其它设备包括温度计﹑气压计﹑湿度计、连接电缆、外接电源等；温度计﹑气压计﹑湿度计用于测定空气的温度、压力和湿度，将测定结果输入到计算机中，对观测结果进行修正，以提高观测精度。 实时控制软件
GeoMos Monitor是专门用于监测的、与TCA2003全站仪配套的变形测量软件，其在Windows环境下运行，并将数据存储在SQL Server数据库中，它既可按操作者设定的测量过程和选定的基准点、观测点进行相应的测量处理，也可快速建立三维坐标、位移量以及其它相关数据库，实现数据的快速存储、检索、编辑，可实时显示量测数据，并进行实时处理或后处理，能实时显示图形或事后显示。 后处理软件
采用自己编制的软件，利用和GeoMos的软件接口，对测量数据进行后处理，按施工方要求的格式将监测点的位移变化转化为标准图表的形式直观地表达出来，绘制出监测报表和位移曲线，自动实现数据分析、报警以及报表生成的功能，可以根据用户的要求提供报表的形式。3 施工监测 测点布设
测点分为测站点、基准点以及观测点3类，测点布设在区间隧道K9+920~K10+070约150 m的范围之内。基准点用来检验测站是否产生位移，位于基坑影响区域外的东、西2点；观测点沿隧道每隔约10 m布设1个，如图3所示。
观测点和基准点都采用棱镜作为观测标志（可实现在水平方向上和垂直方向上的旋转），固定在支座上，支座采用膨胀螺丝固定在隧道管片上，安装高度低于2 m（以确保安装时不需要停电作业，并不对行车造成影响）。仪器设置在施工影响区域的中央（隧道的南侧），固定在观测台上（避免对中误差），并在旁边放置稳压电源。
为了更好地掌握地铁运行状况和控制隧道受基坑施工的影响，在不同位置设置典型观测断面（断面具体数目结合基坑开挖深度及影响范围设定）。坐标系设置为自定义坐标系。 观测方法
通过控制软件，在每个观测周期开始前，利用东、西2个基准点，4测回推算出测站点的坐标，然后，四测回对所有的点进行自动观测，得到观测点的坐标。基坑开挖深度较浅时，可以减少观测频率。随着基坑开挖深度的不断增加，24 h实时观测，并加大重点部位的观测频率。 测量数据
表1为不同测点的监测报表，图4是D12点的累计位移—时间的曲线图。
测量误差分析 误差来源
测量的误差来源于仪器的系统误差、测站和目标的对中误差、外界环境的影响、测量仪器的影响。
⑴ 仪器的系统误差主要是由仪器本身构造引起的，为保证精度，需在测量前对仪器进行检校，仪器即使在检校后还有残余的系统误差。但由于监测需要得到的是2次测量之间的位移值，因此系统误差可以基本消除。
⑵ 由于测站点、观测点均采用强制对中措施，而且标志埋设后在整个观测过程中不再重新安置，因此，测站、目标的对中误差可忽略不计。
⑶ 由于本次监测需要实时监测，而地铁隧道的湿度较大，对测距的精度会有影响，但地铁隧道内的温度﹑气压﹑湿度均比较稳定，因此，可不考虑这些外界环境因素对观测结果的影响，可在观测过程中利用数学模型进行修正。而列车运行带来的震动却对观测结果的影响较大，故应尽量避免在这一时段进行观测。
⑷ 本次测量采用TCA2003全站仪观测，其测角精度″，测距精度1 mm±1 ppm，因此，其是影响测量的主要误差源。 误差分析
此次监测主要的误差来源是仪器的测角误差和测距误差，仪器的测角精度为″，100 m的监测范围内由测角所引起的最大误差为± mm；仪器的测距精度为1 mm±1 ppm，其中1 mm为固定误差，±1 ppm为比例误差(1 mm/km)，即100 m的距离由测距所引起的误差为± mm，距离测量采用四测回观测仪器引起的误差为± mm；根据各点给定的初始坐标估算，点位的平面精度约± mm，Z方向的精度与竖直角的大小有关，精度略低，但仍可以保证±1 mm的精度，能够满足施工及甲方对地铁保护的要求。结论
广州市“仓边复建综合楼项目”基坑开挖对地铁1号线构成威胁，施工中采用的监测系统对运行中的隧道变形进行不间断监测，监测结果为基坑开挖施工提供了准确、及时的指导数据，保证地铁的安全运行。这是一种简便、灵活、无人值守、实时、动态的监测系统。工程应用表明，该监测系统能满足工程的要求，且监测速度快、精度高、受人为影响少、自动化程度高，可在地铁运行间隔内迅速完成隧道的变形监测。
参考文献
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地铁隧道结构变形监测数据管理系统的设计与实现论文3
地铁施工沉降监测与预报系统设计与实现
李光，冯雪春
（葫芦岛市测绘地理信息局，辽宁 葫芦岛 ）
摘要：通过对目前地铁施工阶段沉降数据的管理与预测方法的分析和了解，通过计算机编程语言，实现对数据的专业化、智能化的管理，并且应用合理的预测方法对沉降数据进行后期的预测，通过严谨的程序设计，实现相关功能，具有较好的实用价值及应用前景。
关键词：地铁；沉降监测；系统设计
1.前言
在地铁施工过程中，变形监测为工程质量、施工进度和人身安全提供了重要的保证，就现阶段而言，在地铁施工过程中，由于监测项目多，数据格式多，监测数据接触人员多，存在诸多对监测数据管理的混乱问题；同时，在监测数据也存在数据共享不及时，监测数据预报不及时等问题，尤其是监测数据的短期预测精度有限，对未来形变趋势无法做出准确判断，很大程度上影响施工安全。因此，设计一个集数据处理，管理和预测分析于一体的系统显得十分重要。系统需求
系统功能需求
系统的主要功能就是对数据的进行短期、准确的预测，这是系统的核心功能；系统还应实现对数据的录入（包括手动录入和导入已有文件）、数据存储（建立专门的数据文件）、数据处理（包括对数据进行粗差检验、危险值预警、平差等）、生成监测报表（建立数据的日报、周报等并附有工程信息）、生成沉降曲线图（包括沉降速率图和累积沉降图）、实现简易的监测点位图（相对点位图）等功能。 系统性能需求
(1)系统稳定性高，应能在正常情况下，保证系统所有功能都能正常使用；在非正常情况下，尽可能保证部分功能正常使用；
(2)系统对电脑硬件要求低，在施工现场上任何硬件水平的电脑上都能运行，使系统具有广泛的硬件适用性；
(3)系统对计算机系统软件要求低，在施工现场并不能所有电脑都安装了VC2008++等基础支持性软件，因此，系统必须具有良好的兼容性。
(4)系统应具有一定安全性，由于系统内部可能载有国家保密级数据，因此应能避免操作系统漏洞给本系统造成影响。系统总体设计
按照上文所说的需求分析和总体设计，“地铁施工阶段沉降监测与预报系统”将是一个界面友好、简单易操作、能够生成图形化，同时又能够显示相对点位，基于这些需求，本文在综合考虑了所有的编程语言后，相对比而言，C#语言和Matlab语言以及使用ArcGIS Engine的相关模块能够符合系统需求。
“地铁施工阶段沉降监测与预报系统”是一个全方位、流程化的数据处理系统，为满足设计要求，系统将主要包括：数据管理、数据分析与计算、数据预测三大部分，从原始数据导入（录入）为开始，数据分析与预测为过程，生成监测数据报表为终止，其中包含数据建档、粗差剔除、简易平差、危险值警示、各种沉降数据示意图、累积沉降曲线图等等功能。系统总设计图如图。
图 系统总体设计图
Overall System Design Drawing 4 系统主要模块设计
系统主要分为三个模块：数据管理、数据分析与计算、数据预测。 数据管理模块设计
数据管理做为数据的载体，贯穿于整个系统之中，通过施工测量员提供的资料和意见，针对数据管理模块具体化如下图，其流程包括数据录入、建立数据档案、数据分析以及生成最后的监测报表。
图 数据管理模块设计图
Data Management Module Design Drawing 数据分析与计算模块设计
数据分析与计算是“地铁施工沉降监测与预报系统”的重要组成部分，数据分析能力的强弱决定系统的实际应用等级水平，这个模块包含计算和分析，沉降监测数据的计算可以通过简单的计算机语言编写，其目的是根据相应的规范求出精度评定的相关参数；而分析则主要体现在粗差剔除的方法上，根据一期的沉降数据的数据量，对粗差剔除的理论方法宜采用格拉布斯准则进行判别，并警示显示。具体模块设计见下图
图 数据处理模块设计图
The Data Processing Module Design Drawing 数据预测模块设计
数据预测模块是“地铁施工沉降监测与预报系统”的核心部分，数据预测精度的高低决定着下一步的施工，在很大程度上左右工程进度，因此，数据预测模块要求主要有两个：首先，算法预测精度高，能够保障施工技术要求；其次，程序对数据质量要求要低，任何数据类型、数据量大小，都能准确预测。由于地铁施工阶段，工期紧张，因此，短期对数据预测能力要求较高，对长期数据预测能够保障总体趋势即可。
在导入的原始数据通过数据分析计算后，首先利用时间序列分析模型分析，使数据的特性能够识别在时间序列当中，通过自相关函数和偏相关函数，确定时间序列分析模型的参数，通过对残差的对比分析，选择适当的小波基，利用分层阈值小波去噪，消去噪声，最后使用指数平滑法对数据实现预测，并生成预测曲线和计算出预测值。具体设计运行流程，见下图。
数据预测模块设计图
Data Prediction Module Design Drawing
图 5 地铁施工沉降监测与预报系统功能实现
系统主界面及数据管理模块的实现
图 系统登录界面 System Login Screen 图为该系统的登录界面，用户通过输入账号、密码方可登录成功，密码和账号为授权方授予，除此之外无权限修改，并且账号、密码实行二级授权，低等级授权能够使用大部分系统功能，高等级授权能够使用包括数据修改等全部功能。输入账号、密码后，点击“登录”按钮，系统将进入主界面，如图。
图 系统主界面 System Main Screen 图为系统主界面，主界面大致分为三个区：数据操作区、图形显示区、数据显示区。
在系统的数据录入方面，其方式有两种：一是通过仪器生成的数据文件，比如excel格式、dat格式等；另一种是手动录入数据，这种方式适用于现场人为记录数据，现场计算的状况，其界面如下图。
图 键入数据界面 Type Data Screen 数据处理实现
数据处理模块是“地铁施工沉降监测与预报系统”的重要组成部分，为此，在系统中创建“数据管理”模块（如图），实现粗差剔除、平差计算、收敛测量计算等常用、实用的功能。
图 数据管理选项卡 Data Management Tab 这里以粗差剔除为例，做简要说明。粗差探测是数据处理很重要的一个步骤，较大的粗差能够影响数据以及之后的平差精度，并且能够在数据预测降低预测精度，因此必须将粗差探测，并选择剔除掉。在上文中，我们提到粗差剔除的四种方法，沉降监测数据多集中在30期到100期数据，因此，本文选择格罗布斯准则，并且能够起到较好的效果。选定监测点，单击“粗差剔除”，如有粗差，数据底色将为红色，如果超出安全施工的每日警戒值，底色见为黄色，见图所示。
图 粗差剔除界面
Gross Error Elimination Screen 图形绘制实现
在“数据操作区”下方的选项卡中，除了“基本信息”还有“数值分析”，里面可以选择多种绘制多种曲线示意图，曲线类型大致分为3种：累计沉降曲线、沉降示意曲线以及监测点点位图，要说明的是收敛监测也属于单一变量的，其预测方式及方法与沉降监测一致。下图为期沉降量示意图，图为累计沉降量示意图。
图 期沉降量示意图
图 监测点沉降示意图
Period Settlement Diagram
Monitoring Points Sedimentation
Diagram 6 小结
本文实现“地铁施工沉降监测与预报”系统的所有功能，并为每一个模块设计了相应的界面，实现了各模块间、开发语言间的数据传递；通过计算机语言的编写，实现了数据计算、粗差探测计等功能，尤其是在数据预测方面，将前文实验分析的结果实现在系统之中，使研究实现了实际应用的价值。
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