改进灰色时序模型在建筑物变形监测中的应用 论文

建筑物变形监测数据中存在着随机干扰和不确定性因素，而单一的数学模型预测结果精度较低，制约了变形预测的准确性。针对这一问题，文中采用了一种自适应Kalman滤波的灰色时序组合预测模型。通过自适应Kalman滤波算法对原始数据进行去噪处理，动态地去除数据内部的随机干扰误差；然后，将灰色模型（GM模型）与时间序列分析模型（AR模型）相结合，得到拟合时间序列中的沉降量趋势项和沉降量随机时间序列剩余项，生成一种非线性组合模型。

为更深入了解自适应Kalman滤波的工作原理，可以参考自适应Kalman滤波的详细介绍。关于抗差卡尔曼滤波在矿山建筑物变形监测数据处理中的应用，相关的研究和应用实践也可以在这里查阅。

对变形监测数据进行整理预测，并将该预测模型应用于建筑变形工程实例中，与GM（1，1）预测模型、GM（1，1）－AR预测模型通过平均残差、残差的方差和后验差比值进行对比分析。结果表明：该模型后验差比值可达到0.0451，所得数据结果明显减小，预测精度显著提高，结果更加准确可靠。对这些预测模型感兴趣的读者，可以进一步阅读GM11灰色模型在建筑物沉降预测中的应用以及Kalman滤波在建筑物沉降监测预报中的应用，获取更多信息。