基于小波去噪的改进的双曲线沉降预测模型

发布时间：2022-02-25 05:52

　　针对滨海抽水站沉降情况,提出了基于小波去噪的改进的沉降双曲线预测模型,给出了模型预测方法。采用不同的沉降预测模型通过滨海抽水站沉降观测数据进行沉降预测,结果表明:提出的改进型双曲线预测模型有效地保证了前期预测效果,同时又提高了后期的预测精度,总体效果较其他模型有所改善。 

【文章来源】：测绘地理信息. 2020,45(05)

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 小波去噪
2 改进的双曲线沉降预测模型
3 滨海抽水站沉降预测方法
    3.1 小波去噪前后的改进的双曲线沉降预测
    3.2 小波去噪后的不同沉降预测模型比较分析
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波去噪的灰色Verhulst模型在高铁路基沉降预测的应用[J]. 洪雪倩,陈冠宇,周超,周吕,徐骏平.  测绘与空间地理信息. 2018(08)
[2]高速公路路基沉降预测研究分析[J]. 薛君.  北方交通. 2018(08)
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[4]高层建筑沉降监测与预测分析[J]. 张守魁.  西部资源. 2017(01)
[5]小波支持向量机在建筑沉降预测中的研究[J]. 陈银甲.  山西建筑. 2017(08)
[6]基于自回归模型的基坑周边建筑物沉降预测分析[J]. 刘小强.  河南科技. 2015(18)
[7]黄土地层地铁暗挖隧道地表纵向沉降规律及其预测分析方法[J]. 佘芳涛,王永鑫,张玉.  岩土力学. 2015(S1)
[8]改进的灰色模型在高铁沉降预测中的应用[J]. 明祖涛,刘军,夏力,黄文华.  测绘科学. 2015(04)
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[10]基于小波分析的深基坑地表沉降预测研究[J]. 郭健,查吕应,庞有超,沈爽爽,夏鹏.  岩土工程学报. 2014(S2)

硕士论文
[1]小波人工神经网络在建筑沉降预测中的应用研究[D]. 魏健.北京交通大学 2013
[2]在高层建筑沉降预测中组合模型的应用研究[D]. 陈青.昆明理工大学 2011
[3]基于小波和时间序列分析的高速铁路沉降预测方法研究[D]. 胡伟明.西南交通大学 2011



本文编号：3643818