【摘 要】
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针对高边坡监测数据的不确定性和实际变形趋势易被强噪声淹没的问题,提出了一种新的基于EEMD-SVD的ARIMA-GRNN模型的预测算法。采用EEMD-SVD对变形数据进行消噪处理,利用ARIMAGRNN模型对非线性变形数据进行预测。通过工程实例对比分析,结果表明:本文模型不仅能较好地滤除观测数据中的低频闪烁噪声和各IMF分量的高频白噪声,还能提高ARIMA-GRNN模型的建模效率,与其他预测模型相比,均方误差、平均绝对误差和平均相对误差均有所下降,且具备较高的精度。
【机 构】
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桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林理工大学测绘地理信息学院,广西交投科技有限公司
【基金项目】
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广西自然科学基金项目(2017GXNSFAA198308),广西空间信息与测绘重点实验室主任基金项目(15-140-07-09)。
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针对高边坡监测数据的不确定性和实际变形趋势易被强噪声淹没的问题,提出了一种新的基于EEMD-SVD的ARIMA-GRNN模型的预测算法。采用EEMD-SVD对变形数据进行消噪处理,利用ARIMAGRNN模型对非线性变形数据进行预测。通过工程实例对比分析,结果表明:本文模型不仅能较好地滤除观测数据中的低频闪烁噪声和各IMF分量的高频白噪声,还能提高ARIMA-GRNN模型的建模效率,与其他预测模型相比,均方误差、平均绝对误差和平均相对误差均有所下降,且具备较高的精度。
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