【摘 要】
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由于影响大坝监测数据的因素比较多,而且有些数据常常是“小样本”和“贫信息”的不等间距离散数据,而非等间距GM(1,1)模型却可以充分利用这些特性的离散数据建立模型进
【机 构】
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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098
【出 处】
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2012年中国水力发电工程学会大坝安全监测专委会年会暨学术交流会
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由于影响大坝监测数据的因素比较多,而且有些数据常常是“小样本”和“贫信息”的不等间距离散数据,而非等间距GM(1,1)模型却可以充分利用这些特性的离散数据建立模型进行数据拟合和预测。详细探讨了传统模型的建模原理,分析了传统模型的数据拟合和预测精度低的原因,并提出了优化背景值的改进模型。基于两种模型对施工期堆石坝心墙的沉降观测数据进行拟合和预测,实例表明：改进模型精度较高,更接近真实值,可应用于工程实际中。
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