时间序列模型和马尔柯夫模型在地面沉降预测中的集成应用

• 作者: 易立新 王洁 邵传青 郭家伟
• 来源期刊: 城市环境与城市生态
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地面沉降 时间序列模型 马尔柯夫模型 预测
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 页码范围: 44-46
• 页数: 3页
• 分类号: X141|O141.4
• 语种: 中文

摘要

地面沉降的年际变化过程是非平稳随机过程,基于实测资料的动态预测是地面沉降预测中的一类重要方法.时间序列模型的应用需要对实测数据用差分法进行平稳化,为保证预测精度则需要较多的原始样本数又因预测值波动性较小且呈平稳化趋势,因此只适用于短期预测.马尔柯夫过程是利用变量的状态转移概率矩阵,这样既可利用较少数据建模,也可预报变幅较大的随机波动.将时间序列方法和马尔柯夫过程集合应用以预测地面沉降量,通过实例计算表明利用时间序列模型预测结果确定的状态区间,结合马尔柯夫过程状态转移概率矩阵进行修正,修正后的预测值精度要明显好于时间序列模型的单一应用.说明两模型的集成应用更适合于原始监测值较少且数值波动性较大的地面沉降预测.