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GM-ARIMA模型在大坝安全监测中的应用

             

摘要

针对大坝安全监测的小样本数据既有一定趋势性又有一定波动性的特点,把灰色模型和时间序列模型结合起来运用在大坝安全监测中.首先利用灰色模型进行拟合和预测,然后对灰色残差序列建立ARIMA模型,对残差进行预测,最后将两者结合起来即可得到预测值.本文以小湾拱坝坝顶某测点的径向位移为例,建立GM-ARIMA进行拟合和预测,并与实测值比较.计算结果表明,与GM模型相比,GM-ARIMA模型的精度高,预测值更接近于实测值.

著录项

  • 来源
    《三峡大学学报(自然科学版)》 |2013年第5期|6-9|共4页
  • 作者单位

    河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京 210098;

    河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,南京 210098;

    河海大学水利水电学院,南京 210098;

    河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京 210098;

    河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,南京 210098;

    河海大学水利水电学院,南京 210098;

    河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京 210098;

    河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,南京 210098;

    河海大学水利水电学院,南京 210098;

    河海大学水利水电学院,南京 210098;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 水工建筑物的监测与原型观测;
  • 关键词

    GM-ARIMA模型; 大坝安全监测; 拟合; 预测;

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