马尔科夫理论的优化灰色模型预测建模

发布时间：2017-10-19 16:12

  本文关键词：马尔科夫理论的优化灰色模型预测建模

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【摘要】：针对GM(1,1)模型易受建模数据随机扰动影响,且模型稳定性较差的问题,该文提出了基于马尔科夫(Markov)理论的GM(1,1)预测优化模型。首先,通过最小二乘原理选取GM(1,1)模型的最优初值,利用指数函数法构造新的背景值,同时利用正化残差序列法进一步修正残差。然后,将优化的GM(1,1)模型和马尔科夫理论有机结合,进一步对优化的GM(1,1)模型进行改进,构建了优化的灰色马尔科夫预测模型。最后,以某建筑物的变形实测数据为基础,进行了传统GM(1,1)预测模型、优化的GM(1,1)预测模型和优化的灰色马尔科夫预测模型的实例计算比较,结果表明:优化的灰色马尔科夫预测模型的拟合精度和预测精度优于传统GM(1,1)预测模型和优化的GM(1,1)预测模型,且适用性更强,稳定性更好。
【作者单位】： 河南理工大学测绘与国土信息工程学院;北斗导航应用技术协同创新中心;
【关键词】： GM( )模型 马尔科夫模型 Markov 灰色马尔科夫模型 变形监测
【基金】：国家自然科学基金项目(41202245,41272373) 河南理工大学骨干教师资助项目(72105/090)
【分类号】：TU196.1
【正文快照】： 2.北斗导航应用技术协同创新中心,郑州450052)0引言建筑物的变形监测分析和预测研究是工程重大安全问题之一。利用已有的建筑物变形监测数据,构建合理的预测模型,对于指导施工、确保安全施工和施工质量是十分有意义的。灰色系统理论是一种研究观测资料较少、数据贫瘠、不确定，

本文编号：1062057