【摘 要】
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基于平稳性时间序列分析理论,对大坝沉降监测数据时间序列进行模式识别、参数估计,建立变形监测分析与预报的ARMA模型。结合实例,运用该模型对变形监测数据进行动态分析和预
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基于平稳性时间序列分析理论,对大坝沉降监测数据时间序列进行模式识别、参数估计,建立变形监测分析与预报的ARMA模型。结合实例,运用该模型对变形监测数据进行动态分析和预报,将拟合和预报数据同原始数据进行比较分析,结果表明ARMA模型处理动态监测数据是十分可行和有效的,具有重要的应用价值。
Based on the theory of stationary time series analysis, pattern recognition and parameter estimation of dam settlement monitoring data time series are carried out to establish ARMA model of deformation monitoring, analysis and prediction. Combined with the example, this model is used to analyze and forecast the deformation monitoring data dynamically. The fitting and forecasting data are compared with the original data. The results show that the ARMA model is very feasible and effective in dealing with the dynamic monitoring data and has important application value.
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