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| 基于Kalman滤波的GM(1,1)-AR模型在高层建筑物沉降变形分析中的应用 | |
| 引用本文： | 陈晨,魏冠军,寇瑞雄,高志钰.基于Kalman滤波的GM(1,1)-AR模型在高层建筑物沉降变形分析中的应用[J].测绘工程,2018(10). |
| 作者姓名： | 陈晨 魏冠军 寇瑞雄 高志钰 |
| 作者单位： | 兰州交通大学测绘与地理信息学院;甘肃省地理国情监测工程实验室 |
| 摘 要： | 在传统的GM(1,1)模型和AR模型的基础上提出一种基于Kalman滤波的GM-AR模型预测新算法。利用卡尔曼滤波对原始监测数据进行滤波消噪,获取有效地实际变形量;然后对实际变形量中的趋势项和随机项运用GM(1,1)-AR组合模型进行建模组合。通过工程实例分析表明,基于卡尔曼滤波的GM(1,1)-AR模型相比单一的GM(1,1)模型和GM(1,1)-AR模型,有效地减弱观测噪声的影响,提高预测精度。 |
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