基于改进的动态灰色模型在变形监测中的应用研究

摘要

动态灰色模型丰富和完善了静态GM(1,1)模型,它虽然有效地降低了建模时原始序列长度、原点误差的影响,且提高了数据预测的精度,但是传统的动态灰色模型为保持数据维度的不变性,必须对旧有信息进行强制舍弃,因此会导致建模数据量受到限制,预测结果容易失真,且对维度以外的信息不加筛选的舍弃致使致有用信息大量流失.本文对传统动态灰色模型做出改进,并将改进后的模型用于变形监测分析与预报中,且与传统的GM(1,1)模型和动态灰色模型的预测精度做对比,最终验证改进后模型的有效性.