基于卡尔曼滤波的优化GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用

被引：2

作者：

蒋涛 ^{[1
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]}

机构：

[1] 矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室

[2] 河南理工大学测绘与国土信息工程学院

来源：

黑龙江工程学院学报 | 2016年 / 30卷 / 04期

关键词：

GM(1,1)模型; 背景值; 卡尔曼滤波; 沉降预测;

D O I：

10.19352/j.cnki.issn1671-4679.2016.04.002

中图分类号：

TU433 [地基变形];

学科分类号：

0801 ; 080104 ; 0815 ;

摘要：

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。

引用

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页码：7 / 10+15 +15

页数：5

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