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基于优化GM(1,1)模型的基坑位移监测数据预测方法
基于优化GM(1,1)模型的基坑位移监测数据预测方法
来源 :测绘与空间地理信息 | 被引量 : 1次 | 上传用户:chaosum
【摘 要】
:
针对GM(1,1)模型预测结果精度低的问题,提出原始序列卡尔曼滤波处理的优化模型方法,结合指数函数构造背景值,进行灰色模型预测分析。结合苏州站综合楼基坑沉降监测结果,探讨了GM(1,1)模型原始序列的选择,分析了优化GM(1,1)模型的精度,验证了优化模型在提高预测精度上的可行性。
【作 者】
:
陈兵
【机 构】
:
南京工业大学测绘科学与技术学院
【出 处】
:
测绘与空间地理信息
【发表日期】
:
2020年02期
【关键词】
:
变形监测
卡尔曼滤波
GM(1
1)模型
deformation monitoringKalman filterGM(1
1) model
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针对GM(1,1)模型预测结果精度低的问题,提出原始序列卡尔曼滤波处理的优化模型方法,结合指数函数构造背景值,进行灰色模型预测分析。结合苏州站综合楼基坑沉降监测结果,探讨了GM(1,1)模型原始序列的选择,分析了优化GM(1,1)模型的精度,验证了优化模型在提高预测精度上的可行性。
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