基于小波多尺度分析的动态变形预报模型研究

摘要

动态变形数据含有变形、噪声及可能出现的粗差等信息,通过一定的数据处理方法,对原始变形数据进行降噪和粗差的探测与修复,可有效地提高变形灾害预报的精度.本文采用小波多尺度分析方法,对原始变形数据进行多尺度分解,并进一步对分解得到的每个尺度上的变形序列进行降噪和粗差的探测与修复,进而进行信号的多尺度重构,以获得预处理后的动态变形数据.在此基础上,再次对重构后数据进行多尺度分解,提取趋势项和周期项特征,建立不同尺度的预报模型并获取预报值,最后对不同尺度的预报模型进行重构,以获取最终的动态变形预报值.试验结果表明,动态变形数据的小波多尺度分解不仅能够有效去除噪声、探测修复粗差,而且能够准确预报变形体的动态变形信息.