顾及起算数据误差的多点灰色模型在变形监测中的应用

发布时间：2017-08-31 17:19

  本文关键词：顾及起算数据误差的多点灰色模型在变形监测中的应用

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【摘要】：分析了多点灰色模型利用最小二乘估计原理进行参数解算时无法顾及起算数据误差带来的影响。将混合最小二乘与多元整体最小二乘应用到多点灰色模型的参数估计中。首先利用QR分解将起算数据中常数列和误差项相分离;采用最小二乘和多元整体最小二乘分别进行解算建模;最后通过实验证明了优化的MGM(1,n)模型具有较高的建模和预测精度,能够为精密工程变形分析提供一定的参考和借鉴。
【作者单位】： 西南交通大学地球科学与环境工程学院;高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室;四川省第三测绘工程院;
【关键词】： QR分解 混合多元整体最小二乘 多点灰色模型 变形监测 变形预报
【基金】：长江学者和创新团队发展计划项目(IRT13092) 成都市科技项目(2015-RK00-00218-ZF) 中央高校基本业务费百人计划项目(2682014BR012) 铁总公司科技研究开发计划项目(2012G009-C)
【分类号】：TU196.1
【正文快照】： 各种工程体在建设和运营期期间都会受到施工、水位、应力、气温等因素的影响,导致了工程体会发生伸缩、弯曲、整体平移、整体沉降等变形。因此,为了保证工程的安全运营,需对工程体进行变形监测,进而做出相应的分析、解译并准确的预测显得十分重要。目前GM(1,1)及其改进模型在

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本文编号：766875