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研究了利用时间序列分析方法进行变形预报。首先叙述了变形观测数据预处理、时间序列平稳性检验、模型的选用和检验;然后针对一组实测数据,利用多项式提取趋势项,分析回归残差,建立了AR(2)预报模型,并利用模型进行了预报;最后将预报结果与实测数据比较,证明了预报模型的有效性。 相似文献
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王建生 《测绘科学技术学报》2011,28(2):150-152
研究了利用时间序列分析方法进行变形预报.首先叙述了变形观测数据预处理、时间序列平稳性检验、模型的选用和检验;然后针对一组实测数据,利用多项式提取趋势项,分析回归残差,建立了AR(2)预报模型,并利用模型进行了预报;最后将预报结果与实测数据比较,证明了预报模型的有效性. 相似文献
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稳健时序分析方法及其在边坡监测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文将稳健估计方法引入时间序列建模,提出了基于稳健估计的自回归建模方法。采用某实测边坡两个监测点连续30期数据对该方法进行了验证计算与分析,结果表明当监测序列没有异常值时,稳健与常规自回归模型的预报精度相当;而当监测序列含有少量异常值时,稳健比常规自回归模型的预报精度有较明显的提高。 相似文献
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本文基于平稳时间序列数据的分析处理方法,研究了利用ARMA(p,q)模型进行地铁变形数据处理和预报的方法与步骤,应用统计软件SPSS19.0对实测变形数据进行了处理。结果表明:应用ARMA(p,q)模型分析处理变形数据十分有效、可靠;同时充分利用现有的统计软件SPSS进行建模具有操作简便、计算准确可靠、预测精度高等优点。 相似文献
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本文的研究主题是顾及空间和时间关联信息的动态变形模型及其预报方法。论文在分析比较国内外变形分析与变形预报理论和方法的基础上,首先讨论了大信息量下变形观测时间序列的分析途径,提出了一种简洁快速、适宜于实际工程问题动态变形分析与趋势预报的DDS方法。该方法以较少的模型参数和简洁的模型形式表达了系统离乱序列的潜在变化规律,并判断系统的稳定性。针对贫信息条件下的系统建模问题,论文指出了GM(1,1)模型的适用范围,提出了采用灰色组合动态模型代替常规GM(1,1)建模,并以构造模型群、进行模型比选和给出预测区间的模式进行预测模型的有效性检验。提出了一种多因子关联分析新方法,建立了描述变形因果关系的系统状态模型,是变形成因分析的新的研究途径。针对单点变形分析的不足,首次提出了用灰关联聚类分析方法来描述空间点之间的关系,推出了多点的时空非线性动态模型,使局部单点的变形分析转向空间氛友的整体分析。利用长江三峡链子崖危岩体的实际变形观测资料,进行免走的友关联聚类分析,根据数学定量分析与地质定性分析的综合评判结果,建立了多点的变形动态模型,并进行了整体变形分析及预测预报的有效性验证。 相似文献
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提出一种基于灰色时间序列分析的建筑物变形预报方法。对建筑物变形观测数据进行累加,削弱其随机扰动的影响。通过增强建筑物变形观测数据规律性,达到提高时间序列分析预报模型精度的目的。实测数据分析表明,该方法能够有效提高变形预报的精度与可靠性。 相似文献
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对某地铁工程沉降数据进行建模预测,可以掌握其变形规律并预测变形趋势.本文将传统非等时距灰色模型引入时距权比系数,按照不同的生成及还原方式构建3种预测模型,并确定最优拟合序列.在此基础上,组合时序模型对残差部分进行处理,建立优化非等时距加权灰色-时序组合模型,结合工程实例进行验证.结果表明,优化非等时距加权灰色-时序组合模型在地铁监测中具有实用性. 相似文献
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为提高变形预测的精度,采用GM(1,1)与BP神经网络组合模型进行预测。灰色GM(1,1)模型使用方便,在样本数据较少的情况下能够取得不错的预测效果,但对预测序列存在规律性波动或突变时的预测能力不强;而神经网络模型建模过程相对复杂,需要较多的训练样本,但对于数据存在规律性波动和突变时有很好的预测能力。组合模型融合两者优点,将其应用于基坑沉降数据预测,结果表明,该模型预测精度优于传统的单一预测模型。 相似文献
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基于中值滤波的灰色预测模型及其在大坝变形预测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
在大坝变形监测中,当用GM(1,1)模型对稳定变化的变形数据序列进行预测时,效果较好。但是,影响坝体变形的因素多种多样,且处于动态变化之中,观测数据中将不可避免地存在着一些随机扰动,这些扰动使大坝的变形曲线发生异常波动。此时仅用GM(1,1)模型进行预测,其精度和可靠性就会下降。为此,本文提出一种基于中值滤波的GM预测模型,即先用中值滤波算法对发生波动的原始变形监测数据进行滤波处理,而后再建立GM模型进行灰色预测。实例证明,基于中值滤波的GM预测模型可以有效地提高大坝变形的预测精度。 相似文献
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GPS变形监测的位移显著性检验方法研究 总被引:2,自引:2,他引:0
目前普遍采用的位移显著性检验方法,是人为地将客观上的空间位移问题转化为地方(局部)坐标系中的1维或2维位移问题来进行检验,既使位移检验在理论上的严密性受到损害,又使GPS能够在协议地球坐标系(ITRF或WGS-84)中同时精确测定空间3维位移的优越性得不到充分利用。由于在位移转换过程中会引入误差,可能导致位移显著性检验结果不可靠,尤其是当位移量小而坐标转换误差大时可靠性更低。为了避免由于位移转换存在误差而影响位移显著性检验结果的可靠性,本文提出了用GPS进行变形监测时,直接在ITRF或WGS-84空间坐标参考框架下进行位移显著性检验的新方法—"变形误差椭球检验法",严密地推导了有关理论公式,给出了具体的检验方法,并进行了实例计算和分析。 相似文献
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针对传统的变形监测建模方法一般针对单一监测点的变形预测模型,未考虑到监测点间相互作用的变形特点,该文分析了变形监测点间的相互关联性,通过相关系数法对监测点进行分类,并将邻近监测点的观测序列值作为和时间因素等同的影响因子应用到建模过程中,利用高斯过程算法进行训练,建立预测模型。为提高高斯过程算法的模型预测精度,应选择适合工程案例最优协方差函数。通过实例分析,比较GM(1,1)、多点灰色预测模型和顾及邻近点变形因素的高斯过程等3种模型在基坑围岩、滑坡等变形监测数据处理中的预测精度,表明该文算法考虑到监测点间的变形关联性,充分利用高斯过程在针对小样本、非线性数据建模时的高自适应性等优点,具有较高的预测精度。 相似文献
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BP神经网络在大坝监测资料分析处理中有广泛的应用,本文针对改进的BP神经网络:LM-BP网络模型的不足,采用遗传算法加以改进,建立了一种基于遗传算法和LM-BP网络模型的大坝3维变形预报模型GA-LMBP网络模型。将GA-LMBP网络模型应用于小浪底大坝3维变形预报分析中,取得了很好的预报效果,证明了GA-LMBP网络模型是一种行之有效的大坝变形分析预报模型。 相似文献
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针对变形发展趋势多样性的特点,将无偏NGM(1,1,k)模型应用于变形监测数据的分析预测中,说明无偏NGM(1,1,k)模型可分别用于拟合近似线性-指数增长趋势变形序列、近似非齐次指数变形序列和近似齐次指数变形序列。根据监测数据的发展特点可选择适合的建模方法。实例分析结果显示,无偏NGM(1,1,k)模型具有良好的拟合和预测精度,可用于滑坡位移的分析预测中。 相似文献