小波去燥灰色Verhulst模型在边坡位移动态监测中的应用
发布时间:2024-03-07 00:55
文章选择小波函数db6,分解层数为3层对边坡位移动态监测数据进行预处理,然后利用Verhulst模型进行预测,并进行后验差及残差建议。结果表明,小波去燥后的Verhulst模型预测精度更高,与实测值拟合较好,更适合工程实践。
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【部分图文】:
本文编号:3921142
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图1地表累计位移曲线
利用前述方法,结合Matlab编程对原始数据去燥处理。对前12个数据进行去燥后的结果和原数据对比,见图1。从图中可以看出,去燥后的数据曲线更为平滑,第六点处为突变点,去燥后亦是,较好的保留了数据的原始信息,有利于后续的预测的精度。
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