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随着水利事业的发展，水利工程建设条件越趋复杂，这就使得在水电工程建成后工程建筑物面临的安全问题日渐突出。鉴于这一问题，基于数学模型的监测数据预测分析自然被提到了一个重要的位置。时间序列分析是一种动态数据处理方法，它通过观测值序列进行分析，找出反映事物随时间的变化规律，从而对数据变化趋势做出合理的预报，但由于时序分析自身的局限性会使导致预测精度下降。本着从提高监测数据预报精度这一目的出发，本文结合卡尔曼滤波的优点建立了卡尔曼滤波时序预测模型，并将模型应用到大坝渗流、位移监测数据预测中，并与时序分析预测模型进行比较分析。主要研究内容和成果如下：
(1)阐述了时间序列的基本原理，系统研究了数据的平稳化、模型的识别、定阶、参数估计以及预报方程的建立。结合大坝渗流和位移监测数据的特点，通过对工程实例数据的分析，对大坝渗流和位移监测数据进行多步预测。
(2)介绍了空间状态方程以及卡尔曼滤波算法原理，求解步骤。在此基础上提出了卡尔曼滤波时序分析方法。即将时序分析所建立的模型方程转化为相应的状态空间方程，在明确状态转移矩阵和干扰阵的前提下，建立了卡尔曼滤波时序模型方程。
(3)对所建立好的卡尔曼滤波时序分析模型进行了工程实例应用研究。针对大坝位移、渗流监控数据进行了多步预测，并与常规时间序列分析预测结果进行对比分析。结果表明卡尔曼滤波时序分析在多步预报精度上优于时间序列分析，具有较好的应用价值。