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摘要
测量机器人在水库大坝自动化监测中应用广泛，为确保监测结果的可靠性，需对原始观测值进行折光修正。结合测量机器人自动化监测可提高监测频率、提供大量观测数据的特点，在分析观测值折光影响因素的基础上，构建了神经网络折光修正模型来对原始观测值：垂直角、斜距、水平角进行修正。并利用某水电大坝自动化监测系统展开了试验与验证，选取评价指标对模型修正后观测值精度进行分析。结果表明，对于以垂直角为基础的垂直位移修正，基于神经网络的方法相对于传统的K值修正公式效果明显，最高可提升垂直位移的精度约2mm。对于斜距修正，基于神经网络的方法有一定的效果，显示出距离越远效果越明显的趋势。对于水平角修正，数据结果表明水平角观测值受折光影响较小，使用神经网络进行修正并不能进一步提高观测值的精度。
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