【摘 要】
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为了解决传统GM（1,1）模型在进行沉降预测时受环境干扰较大以及拟合与预测精度较低等问题，提出将时间距离与相对误差相结合的一种模型预测方法。通过对时间序列值进行加权，并引入新陈代谢思想，建立加权动态GM（1,1）模型。以高速铁路沉降监测数据作为试验数据，分别使用加权动态GM（1,1）模型与传统GM（1,1）模型、加权GM（1,1）模型进行拟合预测。结果表明，相比于传统GM（1,1）模型和加权GM（
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为了解决传统GM（1,1）模型在进行沉降预测时受环境干扰较大以及拟合与预测精度较低等问题，提出将时间距离与相对误差相结合的一种模型预测方法。通过对时间序列值进行加权，并引入新陈代谢思想，建立加权动态GM（1,1）模型。以高速铁路沉降监测数据作为试验数据，分别使用加权动态GM（1,1）模型与传统GM（1,1）模型、加权GM（1,1）模型进行拟合预测。结果表明，相比于传统GM（1,1）模型和加权GM（1,1）模型，加权动态GM（1,1）模型的拟合预测数据与实测数据较为一致，拟合精度与预测精度更高，在高速铁路沉降监测中具有高效性与准确性，可以反映出高速铁路沉降变形规律。
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