【摘 要】
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建筑物变形监测数据中存在着随机干扰和不确定性因素,而单一的数学模型预测结果精度较低,制约了变形预测的准确性。针对这一问题,文中采用了一种自适应Kalman滤波的灰色时序
【机 构】
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西安科技大学测绘科学与技术学院,西安科技大学西部矿井开采与灾害防治教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51674195)
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建筑物变形监测数据中存在着随机干扰和不确定性因素,而单一的数学模型预测结果精度较低,制约了变形预测的准确性。针对这一问题,文中采用了一种自适应Kalman滤波的灰色时序组合预测模型。首先,通过自适应Kalman滤波算法对原始数据进行去噪处理,动态的去除数据内部的随机干扰误差;然后,将灰色模型(GM模型)与时间序列分析模型(AR模型)相结合,得到拟合时间序列中的沉降量趋势项和沉降量随机时间序列剩余项,生成一种非线性组合模型;最后,对变形监测数据进行整理预测,并将该预测模型应用于建筑变形工程实例中,与GM(1
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