【摘 要】
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文中针对传统GM(1,1)模型在预测过程中易受到随机扰动的影响导致预测精度低、残值大的问题,提出一种同时优化原始序列和背景值的动态GM(1,1)模型。首先采用卡尔曼滤波对原始
【机 构】
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珠海市测绘院,湘潭大学土木工程与力学学院
【基金项目】
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湖南省教育厅科学研究项目(17C1537);岩土力学与工程安全湖南省重点实验室项目(16GES10)
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文中针对传统GM(1,1)模型在预测过程中易受到随机扰动的影响导致预测精度低、残值大的问题,提出一种同时优化原始序列和背景值的动态GM(1,1)模型。首先采用卡尔曼滤波对原始序列进行降噪,消除建模过程中因原始序列引起的扰动误差;其次采用复化辛普森公式对建模过程中的背景值进行修正,建立同时优化原始序列和背景值的GM(1,1)模型;第三对优化后的模型实时引入最新的监测数据,剔除最旧的数据,建立修正的动态GM(1,1)模型。以某建筑物监测数据为例进行计算分析,结果表明:同时优化原始序列和背景值的动态GM(1,1
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