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针对灰色模型和时间序列都无法准确预测建筑物波动性沉降的问题,本文采用动态灰色模型和时间序列相结合的方法来预测分析其沉降趋势。首先根据监测数据建立灰色模型,在此基础上构建动态灰色模型来拟合时间序列中的趋势项,然后依据时间序列进行预测。结果表明:动态灰色-时序模型能够准确预测建筑物的变化趋势。 相似文献
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针对GM(1,1)模型对非线性数据的沉降趋势及其波动特征无法进行准确地预测,而灰色残差模型和灰色马尔科夫模型又无法解决这个问题,提出了灰色自记忆预测模型。该模型利用了自记忆原理考虑过去和现在对未来的影响的记忆性特点,克服了GM(1,1)模型对初值比较敏感、预测精度低等局限性,提高了对波动性数据的预测能力。通过实例验证表明了灰色自记忆模型的可靠性和可行性。 相似文献
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