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一种顾及多因子的自适应Kalman滤波滑坡预报方法

摘要

本发明公开了一种顾及多因子的自适应Kalman滤波滑坡预报方法,该方法首先构建Kalman滤波状态方程和观测方程,并建立基于多因子的Kalman滤波递推方程组,引入指数型衰减因子进行加权衰减记忆Kalman滤波,最终实现对滑坡预测的预报。本发明方法考虑滑坡外部诱发因子的随机干扰,减少了滑坡变形模型在线性化中产生的误差;同时引入了衰减因子,有效抑制了经典Kalman滤波易发散的问题,极大提高了滤波的准确性和滤波精度,从而进一步保证了采用顾及多因子的自适应Kalman滤波方法进行滑坡灾害预报的可靠性。

著录项

  • 公开/公告号CN108537360A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-09-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 长安大学;

    申请/专利号CN201810170201.4

  • 申请日2018-03-01

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06F17/15(20060101);G06F17/16(20060101);

  • 代理机构61216 西安恒泰知识产权代理事务所;

  • 代理人张明

  • 地址 710064 陕西省西安市雁塔区二环南路中段126号

  • 入库时间 2023-06-19 06:29:52

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-10-16

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20180301

    实质审查的生效

  • 2018-09-14

    公开

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