建筑物變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中存在著隨機(jī)干擾和不確定性因素,而單一的數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)結(jié)果精度較低,制約了變形預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。針對(duì)這一問(wèn)題,文中采用了一種自適應(yīng)Kalman濾波的灰色時(shí)序組合預(yù)測(cè)模型。首先,通過(guò)自適應(yīng)Kalman濾波算法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理,動(dòng)態(tài)的去除數(shù)據(jù)內(nèi)部的隨機(jī)干擾誤差;然后,將灰色模型（GM模型）與時(shí)間序列分析模型（AR模型）相結(jié)合,得到擬合時(shí)間序列中的沉降量趨勢(shì)項(xiàng)和沉降量隨機(jī)時(shí)間序列剩余項(xiàng),生成一種非線性組合模型;最后,對(duì)變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理預(yù)測(cè),并將該預(yù)測(cè)模型應(yīng)用于建筑變形工程實(shí)例中,與GM（1,1）預(yù)測(cè)模型、GM（1,1）-AR預(yù)測(cè)模型通過(guò)平均殘差、殘差的方差和后驗(yàn)差比值進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明:該模型后驗(yàn)差比值可達(dá)到0.045 1,所得數(shù)據(jù)結(jié)果明顯減小,預(yù)測(cè)精度顯著提高,結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠。 

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【文章目錄】：
0 引 言
1 自適應(yīng)Kalman濾波的GM(1,1)-AR預(yù)測(cè)模型
    1.1 自適應(yīng)Kalman濾波
    1.2 灰色GM(1,1)模型
    1.3 時(shí)間序列AR(p)模型
    1.4 組合預(yù)測(cè)模型建立過(guò)程
2 實(shí)例分析
    2.1 自適應(yīng)Kalman濾波去噪
    2.2 模型預(yù)測(cè)與精度評(píng)定
3 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3655910