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滑坡体除了因自身重力产生位移外,还受到降雨的影响,但通常降雨对滑坡位移的作用具有滞后性。为了分析并预测降雨对滑坡位移的影响,本文提出一种顾及降雨影响的动态优化时滞时序GM(1,2)滑坡位移预测模型。首先,利用经验模态分解(EMD)分解位移序列并通过时间序列重构得到周期位移序列和趋势位移序列,对降雨数据和滑坡周期位移序列进行时滞分析和相关分析,确定时滞时间和影响程度,建立基于背景值优化的动态时滞GM(1,2)模型预测降雨量变化导致的滑坡周期位移变化;然后,建立门限自回归模型预测滑坡趋于自然变化的趋势位移;最后,通过时序叠加得到顾及降雨影响的滑坡预测位移,建立了顾及降雨因素的动态优化时滞时序GM(1,2)组合预测方法。本文以福宁高速公路八尺门滑坡和秭归县八字门滑坡监测数据为例,验证了动态优化时滞GM(1,2)模型的精度,并与其他模型的预测结果进行了对比分析。试验结果表明,动态优化时滞时序GM(1,2)组合预测模型能准确地预测降雨影响导致的滑坡位移变化,预测效果较好,该组合模型对滑坡灾害的预警与防治具有一定的参考价值。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(10)
介绍了白水河滑坡的地质环境和监测系统。将滑坡变形看作是时间和地下水位的函数,使用泰勒级数建立滑坡变形与时间和地下水位的函数关系,并将泰勒级数的余项及时间变化的二次方和地下水位变化的二次方的系数的变化量等看作数学期望为0的动态噪声,建立了卡尔曼滤波模型,并用于滑坡变形的预测预报。实例计算表明,模型的拟合效果和预测效果较好。 相似文献
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一种建筑沉降叠加预测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对高层建筑的沉降监测与趋势预报问题,结合时间序列分析方法,该文提出一种基于ARMA的趋势项和随机项叠加预测法,把沉降监测时间序列数据分解为趋势项与随机项,分别建立趋势回归函数模型与随机项ARMA模型,叠加进行沉降量的预报,并通过上海外滩某高层建筑的沉降监测实例,研究并比较了该方法与传统的ARIMA差分预测法对建筑沉降预报精度的影响。实验结果表明:基于ARMA的趋势项和随机项叠加预测法在沉降预报中精度优于基于ARIMA的差分预测法。该方法利用趋势回归函数的保持作用,克服了传统的时间序列ARIMA模型在长期预测中精度不高的问题,并且随着预测步长的增加,优势更加明显。 相似文献
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电离层TEC建模与预测 总被引：1，自引：1，他引：0
基于时间序列分析的DDS(dynamic data system)法,以AR模型和CAR模型对电离层格网点进行建模并预测。实例分析表明,应用时间序列分析的AR和CAR模型对电离层格网点总电子含量进行预报,具有模型辨识过程简单、计算工作量小、便于上机实现、预测精度高等优点。与AR模型相比,CAR模型的预报效果更佳。 相似文献
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变形分析与预报是变形监测数据处理的重要内容,而时间序列模型是常用的变形分析与预报工具。本文采用时间序列模型对变电站沉降数据进行分析建模,从而掌握变电站的沉降规律,预测未来沉降趋势,对下一步施工具有实际指导意义。 相似文献