新建煙囪的控制網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法有解析法和模擬法兩種。解析法是基于優(yōu)化設(shè)計(jì)理論構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)和約束條件，解求目標(biāo)函數(shù)的極大值或極小值。一般將網(wǎng)的質(zhì)量指標(biāo)作為目標(biāo)函數(shù)或約束條件。網(wǎng)的質(zhì)量指標(biāo)主要有精度、可靠性和建網(wǎng)費(fèi)用，對(duì)于變形監(jiān)測(cè)網(wǎng)還包括網(wǎng)的靈敏度或可區(qū)分性。對(duì)于網(wǎng)的平差模型而言，按固定參數(shù)和待定參數(shù)的不同，網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)又分為零類(lèi)、一類(lèi)、二類(lèi)和三類(lèi)優(yōu)化設(shè)計(jì)，涉及到網(wǎng)的基準(zhǔn)設(shè)計(jì)，網(wǎng)形、觀測(cè)值精度以及觀測(cè)方案的設(shè)計(jì)。在新建煙囪測(cè)量中，施工控制網(wǎng)、安裝控制網(wǎng)和變形監(jiān)測(cè)網(wǎng)都需要作優(yōu)化設(shè)計(jì)。
　　由于采用GPS定位技術(shù)和電磁波測(cè)距，網(wǎng)的幾何圖形概念與傳統(tǒng)的測(cè)角網(wǎng)有很大的區(qū)別。除特別的精密控制網(wǎng)可考慮用專(zhuān)門(mén)編寫(xiě)的解析法優(yōu)化設(shè)計(jì)程序作網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)外，其他的網(wǎng)都可用模擬法進(jìn)行設(shè)計(jì)。模擬法優(yōu)化設(shè)計(jì)的軟件功能和進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)的步驟主要是：根據(jù)設(shè)計(jì)資料和地圖資料在圖上選點(diǎn)布網(wǎng)，獲取網(wǎng)點(diǎn)近似坐標(biāo)(最好將資料作數(shù)字化掃描并在微機(jī)上進(jìn)行)。模擬觀測(cè)方案，根據(jù)儀器確定觀測(cè)值精度，可進(jìn)一步模擬觀測(cè)值。計(jì)算網(wǎng)的各種質(zhì)量指標(biāo)如精度、可靠性、靈敏度。精度應(yīng)包括點(diǎn)位精度、相鄰點(diǎn)位精度、任意兩點(diǎn)間的相對(duì)精度、最弱點(diǎn)和最弱邊精度、邊長(zhǎng)和方位角精度。進(jìn)一步可計(jì)算坐標(biāo)未知數(shù)的協(xié)方差陣或部分點(diǎn)坐標(biāo)的協(xié)方差陣，協(xié)方差陣的主成份計(jì)算，特征值計(jì)算，點(diǎn)位誤差橢圓、置信橢圓的計(jì)算等?？煽啃园總€(gè)觀測(cè)值的多余觀測(cè)分量(內(nèi)部可靠性)和某一觀測(cè)值的粗差界限值對(duì)平差坐標(biāo)的影響(外部可靠性)。
　　靈敏度包括靈敏度橢圓、在給定變形向量下的靈敏度指標(biāo)以及觀測(cè)值的靈敏度影響系數(shù)。將計(jì)算出的各質(zhì)量指標(biāo)與設(shè)計(jì)要求的指標(biāo)比較，使之既滿足設(shè)計(jì)要求，又不致于有太大的富余。通過(guò)改變觀測(cè)值的精度或改變觀測(cè)方案(增加或減少觀測(cè)值)或局部改變網(wǎng)形(增加或減少網(wǎng)點(diǎn))等方法重新作上述設(shè)計(jì)計(jì)算，直到獲取一個(gè)較好的結(jié)果。
　　繪制變形過(guò)程曲線是一種最簡(jiǎn)單而有效的數(shù)據(jù)處理方法，由過(guò)程曲線可作趨勢(shì)分析。如果將變形觀測(cè)數(shù)據(jù)與影響因子進(jìn)行多元回歸分析和逐步回歸計(jì)算，可得到變形與顯著性因子間的函數(shù)關(guān)系，除作物理解釋外，也可用于變形預(yù)報(bào)。多元回歸分析需要較長(zhǎng)的一致性好的多組時(shí)間序列數(shù)據(jù)。
　　若僅對(duì)變形觀測(cè)數(shù)據(jù)，可采用灰色系統(tǒng)理論或時(shí)間序列分析理論建模，前者可針對(duì)小數(shù)據(jù)量的時(shí)間序列，對(duì)原始數(shù)列采用累加生成法變?yōu)樯蓴?shù)列，因此有減弱隨機(jī)性、增加規(guī)律性的作用。如果對(duì)一個(gè)變形觀測(cè)量(如位移)的時(shí)間序列，通過(guò)建立一階或二階灰微分方程提取變形的趨勢(shì)項(xiàng)，然后再采用時(shí)序分析中的自回歸滑動(dòng)平均模型ARMA，這種組合建模的方法，可分性好且具有以下顯著優(yōu)點(diǎn)：將非平穩(wěn)相關(guān)時(shí)序轉(zhuǎn)化為獨(dú)立的平衡時(shí)序；具有同時(shí)進(jìn)行平滑、濾波和推估的作用；模型參數(shù)聚集了系統(tǒng)輸出的特征和狀態(tài)；這種組合模型是基于輸出的等價(jià)系統(tǒng)的理想動(dòng)態(tài)模型。
　　把變形體視為一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，將一組觀測(cè)值作為系統(tǒng)的輸出，可以用卡爾曼濾波模型來(lái)描述系統(tǒng)的狀態(tài)。動(dòng)態(tài)系統(tǒng)由狀態(tài)方程和觀測(cè)方程描述，以監(jiān)測(cè)點(diǎn)的位置、速率和加速率參數(shù)為狀態(tài)向量，可構(gòu)造一個(gè)典型的運(yùn)動(dòng)模型。狀態(tài)方程中要加進(jìn)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)噪聲。
　　卡爾曼濾波的優(yōu)點(diǎn)是勿需保留用過(guò)的觀測(cè)值序列，按照一套遞推算法，把參數(shù)估計(jì)和預(yù)報(bào)有機(jī)地結(jié)合起來(lái)。除觀測(cè)值的隨機(jī)模型外，動(dòng)態(tài)噪聲向量的協(xié)方差陣估計(jì)和初始周期狀態(tài)向量及其協(xié)方差陣的確定值得注意。采用自適應(yīng)卡爾曼濾波可較好地解決動(dòng)態(tài)噪聲協(xié)方差的實(shí)時(shí)估計(jì)問(wèn)題?？柭鼮V波特別適合滑坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)處理；也可用于靜態(tài)點(diǎn)場(chǎng)、似靜態(tài)點(diǎn)場(chǎng)在周期的觀測(cè)中顯著性變化點(diǎn)的檢驗(yàn)識(shí)別。 對(duì)于具有周期性變化的變形觀測(cè)時(shí)間序列，通過(guò)Fourier變換，可將時(shí)域內(nèi)的信息轉(zhuǎn)變到頻域內(nèi)分析。
　　在某一觀測(cè)時(shí)刻的觀測(cè)值數(shù)字信號(hào)可表示為許多個(gè)不同頻率的諧波分量之和，通過(guò)計(jì)算各諧波頻率的振幅，最大振幅以及所對(duì)應(yīng)的主頻率等，可揭示變形的周期變化規(guī)律。若將變形體視為動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，變形視為輸出，各種影響因子視為輸入，并假設(shè)系統(tǒng)是線性的，輸入輸出信號(hào)是平穩(wěn)的，則通過(guò)頻譜分析中的相干函數(shù)、頻響函數(shù)和響應(yīng)譜函數(shù)估計(jì)，可以分析輸入輸出信號(hào)之間的相干性，輸入對(duì)系統(tǒng)的貢獻(xiàn)(即影響變形的主要因素及其頻譜特性)。公司網(wǎng)址：www.aopanpan.cn