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灰色GM(1,1)与Kalman滤波模型用于变形预测的比较分析

         

摘要

通过运用灰色GM(1,1)和Kalman滤波模型分别对某高层建筑物的沉降变形趋势进行分析,得出灰色GM(1,1)适用于短期且变形趋势呈线性变化的变形分析与预测,而Kalman滤波模型不仅适用于短期预测,对于长周期预测也有较高的精度。因此,在观测周期较短时,灰色GM(1,1)和Kalman滤波模型对线性变化的高层建筑物都有较高的预测精度,但是对于较长周期的观测,Kalman滤波模型预测的精度和可靠性要高于灰色GM(1,1)模型。

著录项

  • 来源
    《地理空间信息》 |2015年第2期|156-158|共3页
  • 作者单位

    桂林理工大学测绘地理信息学院;

    广西桂林541006;

    广西空间信息与测绘重点实验室;

    广西桂林541006;

    桂林理工大学测绘地理信息学院;

    广西桂林541006;

    广西空间信息与测绘重点实验室;

    广西桂林541006;

    桂林理工大学测绘地理信息学院;

    广西桂林541006;

    广西空间信息与测绘重点实验室;

    广西桂林541006;

    桂林理工大学测绘地理信息学院;

    广西桂林541006;

    广西空间信息与测绘重点实验室;

    广西桂林541006;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 P258;
  • 关键词

    GM(1,1); Kalman滤波; 建筑物沉降; 变形分析;

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