卡尔曼滤波-AR模型在大坝变形预测中的应用

发布时间：2018-04-05 20:51

本文选题：卡尔曼滤波　切入点：AR模型　出处：《人民黄河》2017年02期

【摘要】：基于某大坝拱冠梁处坝基2007年5月至2009年4月每月的水平位移观测数据,首先用卡尔曼滤波对建模数据进行处理,然后基于处理后的数据建立AR 4阶模型,利用卡尔曼滤波-AR模型对2007年9月至2009年4月每月的水平位移进行递推预报,并与实测值进行了对比。结果表明:卡尔曼滤波-AR 4阶预测模型的预测值明显优于一般AR 4阶预测模型的,更接近于实测值,预测精确度更高,更适用于大坝变形趋势的预测。
[Abstract]:Based on the monthly horizontal displacement data from May 2007 to April 2009, the modeling data are processed by Kalman filter, and then the AR 4 order model is built based on the processed data.The monthly horizontal displacement from September 2007 to April 2009 is recursively forecasted by Kalman filter AR model and compared with the measured values.The results show that the prediction value of Kalman filter-AR 4 order prediction model is obviously better than that of general AR 4 order prediction model, which is closer to the measured value, more accurate, and more suitable for the prediction of dam deformation trend.
【作者单位】：河海大学水利水电学院;河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(41323001,51139001);国家自然科学基金资助项目(51279052) 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室研究项目(20145028312) 江苏省“333高层次人才培养工程”科研项目(2016-B1307101)
【分类号】：TV698.11

【相似文献】