基于动态GM-Markov优化模型的高铁路基冻胀变形预测研究

摘要

由于传统灰色模型在预测波动性较大的数据时精度不高,提出一种改进的动态GM-Markov预测模型。利用非等间距加权矩阵与无偏优化对灰色模型进行改进,通过原始序列的动态更新实现模型的参数更新,在此基础上利用马尔科夫模型进行残差修正,得到改进动态GM-Markov预测模型。利用某高铁路基冻胀变形监测数据进行实例分析,将改进的动态GM-Markov模型预测结果与灰色以及非等间距无偏灰色模型、最优组合模型预测结果进行对比分析,结果表明:改进的动态GM-Markov模型对于波动性较大的冻胀变形可以取得较好预测效果,提高了预测精度与稳定性。