基于卡尔曼滤波的GM(1,1)-AR预测模型r在变形预测中的应用

摘要

针对变形监测数据的随机不确定性规律,将卡尔曼滤波引入以消除随机扰动误差,利用GM(1,1)模型能直接处理非平稳时间序列且拟合时间序列中的趋势项功能强大这一优势,将灰色理论与时间序列分析法相结合形成非线性组合模型,对变形监测数据进行分析预测,并将该预测模型用于建筑物变形工程实例进行分析.对模型检验表明:基于卡尔曼滤波的GM(1,1)-AR模型的预测结果与其他预测模型相比,平均残差和残差的方差均有所减小,且具备较高的精度,对了解建筑物变形的发展趋势以及研究建筑物变形情况及稳定性具有一定的参考价值.