本文主要研究内容
作者熊鑫,陈竹安,危小建（2019）在《改进的卡尔曼灰色模型在隧道沉降预测中的应用》一文中研究指出：为提高地表沉降预测精度,针对灰色预测模型(GM(1,1))易受随机干扰影响致使预测精度不高的问题,建立了基于卡尔曼滤波的灰色理论预测模型。考虑到沉降量受到温度和时间因素影响较大的特点,将地表的沉降看作时间、温度的相关函数来建立卡尔曼滤波模型,并利用迭代滤波理论和LevenbergMarquardt优化滤波,构建改进的卡尔曼滤波模型。改进的卡尔曼滤波模型与灰色模型相结合,应用于地表沉降预测中,并将改进的卡尔曼滤波灰色模型预测结果与卡尔曼滤波灰色模型的预测结果进行对比。实例计算表明,使用改进的卡尔曼滤波对消除检测数据扰动误差后的数据进行灰色模型预测的精度相比于单纯灰色预测的预测精度更高。
Abstract
wei di gao de biao chen jiang yu ce jing du ,zhen dui hui se yu ce mo xing (GM(1,1))yi shou sui ji gan rao ying xiang zhi shi yu ce jing du bu gao de wen ti ,jian li le ji yu ka er man lv bo de hui se li lun yu ce mo xing 。kao lv dao chen jiang liang shou dao wen du he shi jian yin su ying xiang jiao da de te dian ,jiang de biao de chen jiang kan zuo shi jian 、wen du de xiang guan han shu lai jian li ka er man lv bo mo xing ,bing li yong die dai lv bo li lun he LevenbergMarquardtyou hua lv bo ,gou jian gai jin de ka er man lv bo mo xing 。gai jin de ka er man lv bo mo xing yu hui se mo xing xiang jie ge ,ying yong yu de biao chen jiang yu ce zhong ,bing jiang gai jin de ka er man lv bo hui se mo xing yu ce jie guo yu ka er man lv bo hui se mo xing de yu ce jie guo jin hang dui bi 。shi li ji suan biao ming ,shi yong gai jin de ka er man lv bo dui xiao chu jian ce shu ju rao dong wu cha hou de shu ju jin hang hui se mo xing yu ce de jing du xiang bi yu chan chun hui se yu ce de yu ce jing du geng gao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自江西测绘的熊鑫,陈竹安,危小建，发表于刊物江西测绘2019年01期论文，是一篇关于沉降预测论文,迭代论文,优化论文,卡尔曼滤波论文,灰色模型论文,江西测绘2019年01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，资料来自江西测绘2019年01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。