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建筑物变形监测数据呈现出典型的时变、非平稳和小样本特征,导致传统单一模型难以获得满意的预测精度。针对该问题,本文提出将卡尔曼滤波与灰色模型结合构建一种组合预测模型。首先利用卡尔曼滤波对原始监测数据进行平滑滤波,对数据中所含随机干扰误差进行动态抑制;之后利用灰色模型拟合数据中隐含的变形趋势信息,从而在小样本情况下获得较长时间的预测能力。基于实际建筑物变形数据开展试验,结果表明：与传统小波分析、灰色模型相比,该方法的预测精度明显提升,并且在小样本情况下具有更高的稳健性。 相似文献
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灰色模型可在"贫信息"的条件下发现变形观测数据中的规律,但不能去除数据中噪声的影响;而小波分析可有效识别并剔除变形监测数据中的噪声(误差),使变形规律更加明显;结合两种方法的优势能增强数据分析的可靠性,提高预测精度.将小波去噪与灰色模型相结合,研究了该分析方法在高铁隧道变形监测中的应用,并得到了较可靠的预测结果. 相似文献
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刘维康 《测绘与空间地理信息》2019,42(4):153-156,161
针对矿区地表变形数据间断缺失的现象,分析了矿区地表变形数据特点,提出了一种灰色神经网络组合模型对间断数据进行预测。首先,利用非等间距灰色模型计算灰预测平面,再采用BP神经网络模型对预测平面区间进行加权组合,得到最终的预测值。实验表明:灰色神经网络组合模型预测精度高于灰色模型,对矿区地表变形数据处理的适应度更高。 相似文献
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通过对某地铁监测点小波去噪后的数据建立灰色预测模型,分析了灰色预测的优缺点,针对灰色预测对波动性数据预测的不足,建立了灰色-时序组合模型。首先,利用灰色模型提取时间序列中的趋势项;然后,用时序模型对残差项进行建模分析,兼顾了数据的趋势性和波动性,弥补了灰色预测的不足,提高了预报精度。 相似文献
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动态灰色模型丰富和完善了静态GM(1,1)模型,它虽然有效地降低了建模时原始序列长度、原点误差的影响,且提高了数据预测的精度,但是传统的动态灰色模型为保持数据维度的不变性,必须对旧有信息进行强制舍弃,因此会导致建模数据量受到限制,预测结果容易失真,且对维度以外的信息不加筛选的舍弃致使致有用信息大量流失。本文对传统动态灰色模型做出改进,并将改进后的模型用于变形监测分析与预报中,且与传统的GM(1,1)模型和动态灰色模型的预测精度做对比,最终验证改进后模型的有效性。 相似文献
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高铁路基需严格控制工后不均匀沉降。鉴于高铁路基沉降预测值精度受观测噪声和预测拟合函数的影响,本文提出了基于小波函数去噪,对去噪数据进行灰色Verhulst模型预测的方法,并阐述了高铁路基沉降预测评价方法。通过工程实例对比分析了去噪灰色Verhulst模型、GM(1,1)模型、双曲线模型在沉降数据处理中的拟合精度和预测精度。结果表明:GM(1,1)模型拟合精度高,预测精度低,不适用于长期预测;双曲线法预测精度最低,预测曲线不包含路基饱和发展过程;小波去噪灰色Verhulst模型符合高铁路基沉降规律,预测精度高,可以广泛用于路基沉降预测。 相似文献
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黄振贵 《测绘与空间地理信息》2021,44(7):221-224
变形监测数据中噪声等随机扰动的存在导致传统GM(1,1)模型的预测性能较差,难以满足实际工程应用要求.提出一种基于小波变换和灰色理论的变形监测数据分析方法.首先,根据最小熵准则自适应确定最优小波分解尺度;然后,利用小波变换对变形监测数据进行噪声抑制,消除扰动误差;最后,对噪声抑制后的变形监测数据进行灰度建模,利用GM(1,1)模型对未来形变进行预测.采用两例典型实例对所提小波GM(1,1)模型和传统GM(1,1)模型的建筑物形变预测性能进行对比评估,结果表明所提方法能够获得更高的预测精度,对不同数据的适应性和泛化能力更强,可满足实际工程应用需求. 相似文献
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针对灰色模型在测量数据波动较大时预测精度下降的缺陷,本文提出了采用小波分析与粒子群算法优化后的BP神经网络对灰色模型进行优化,生成了基于小波分析和粒子群算法优化的灰色神经网络预测模型。并使用青岛市航运中心的沉降观测数据对优化后的灰色模型进行精度验证,证明优化后的模型的预测精度相比于传统的灰色模型与经过小波降噪后的灰色模型,预测精度有了进一步提高。 相似文献
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基于小波分析的Kalman滤波动态变形模型研究 总被引：7，自引：0，他引：7
对GPS动态形变测量信号的性质进行了分析 ,采用小波分析对GPS动态变形数据滤波、变形特征提取和不同变形频率分离。与Kalman滤波方法相结合 ,首次提出基于小波分析的Kalman滤波动态变形分析模型 ,研究其参数设计和算法 ,并用MATLAB与C语言在微机上编程实现。对比大坝实测数据的处理结果可知 ,通过对原始观测值进行小波分析与Kalman滤波的联合处理 ,能克服只使用单一方法进行GPS数据噪声处理的不足。 相似文献
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为了提高变形监测数据预测的精度与可靠性,提高神经网络预测方法的稳定性,尝试将小波分析与BP神经网络相结合的小波神经网络应用于高铁路基处的沉降监测数据处理中。综合小波分析与神经网络算法的优点,建立松散型及紧致型小波神经网络预测分析模型。通过实验数据对比分析,验证了采用紧致型小波神经网络预测模型能够较好地用来处理路基的动态变形监测数据,预测稳定性及预测精度较高。 相似文献
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变形监测是安全化工程施工和管理的重要内容,贯穿于项目的设计、施工和运行,对监测的沉降数据进行处理,并预测沉降量,提前对工程作出安全预警,有很重要的实际意义。本文基于GM(1,1)灰色模型、小波分析和神经网络结合的相关理论,借助Matlab软件编程,建立了灰色-小波神经网络变形预测网络模型。结合工程实例,将建立的变形预测网络模型应用于累积沉降量观测数据,结果表明组合模型具有很稳定的预测效果,比单独的GM(1,1)灰色模型预测准确度高,且训练样本越多,预测越符合实际情况。 相似文献
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以某市轨道交通1号线地铁站基坑观测数据为例,开展了小波及BP神经网络预测模型的研究。首先采用小波阈值去噪方式对纵向观测线实际观测数据进行去噪处理,依据信噪比最高以及均方根最小判别原则进行判别,实验表明,小波1层分解、软阈值方式、sym4小波基函数、rigrsure阈值原则、scal=sln为最佳组合方式。然后,给出基坑变形小波-BP神经网络组合预测模型。最后对小波去噪前后的数据进行BP神经网络预测模型预测处理并与小波变换神经网络预测模型预测数据进行对比分析,结果表明小波变换神经网络预测模型预测精度最高。 相似文献
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