本文主要研究内容
作者龚祖官,豆红磊（2019）在《修正的动态GM(1,1)在建筑物变形预测中的应用》一文中研究指出：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)模型精度优于传统GM(1,1)模型,能准确预测房屋沉降变化趋势。
Abstract
wen zhong zhen dui chuan tong GM(1,1)mo xing zai yu ce guo cheng zhong yi shou dao sui ji rao dong de ying xiang dao zhi yu ce jing du di 、can zhi da de wen ti ,di chu yi chong tong shi you hua yuan shi xu lie he bei jing zhi de dong tai GM(1,1)mo xing 。shou xian cai yong ka er man lv bo dui yuan shi xu lie jin hang jiang zao ,xiao chu jian mo guo cheng zhong yin yuan shi xu lie yin qi de rao dong wu cha ;ji ci cai yong fu hua xin pu sen gong shi dui jian mo guo cheng zhong de bei jing zhi jin hang xiu zheng ,jian li tong shi you hua yuan shi xu lie he bei jing zhi de GM(1,1)mo xing ;di san dui you hua hou de mo xing shi shi yin ru zui xin de jian ce shu ju ,ti chu zui jiu de shu ju ,jian li xiu zheng de dong tai GM(1,1)mo xing 。yi mou jian zhu wu jian ce shu ju wei li jin hang ji suan fen xi ,jie guo biao ming :tong shi you hua yuan shi xu lie he bei jing zhi de dong tai GM(1,1)mo xing jing du you yu chuan tong GM(1,1)mo xing ,neng zhun que yu ce fang wu chen jiang bian hua qu shi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自矿山测量的龚祖官,豆红磊，发表于刊物矿山测量2019年02期论文，是一篇关于卡尔曼滤波论文,复化辛普森公式论文,动态论文,模型论文,建筑物论文,预测论文,矿山测量2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自矿山测量2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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