【摘 要】
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为了提高灰色GM（1,1）模型的抗扰动能力和预测精度,运用卡尔曼滤波对原始沉降数据进行滤波去噪,并重新构建灰色GM（1,1）模型的背景值,建立基于卡尔曼滤波的优化GM（1,1）模型。以某建筑
【机 构】
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矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室,河南理工大学测绘与国土信息工程学院
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为了提高灰色GM（1,1）模型的抗扰动能力和预测精度,运用卡尔曼滤波对原始沉降数据进行滤波去噪,并重新构建灰色GM（1,1）模型的背景值,建立基于卡尔曼滤波的优化GM（1,1）模型。以某建筑物实测沉降数据为例,进行新模型、传统灰色GM（1,1）模型和优化的GM（1,1）模型的计算比较,结果表明,新模型不仅可以有效剔除监测数据中的随机噪声,而且提高了模型精度。
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