基于Kalman滤波的GM(1,1)-AR模型在高层建筑物沉降变形分析中的应用

• 作者: 寇瑞雄 陈晨 高志钰 魏冠军
• 来源期刊: 测绘工程
• 学科: 工学
• 关键词: 变形分析 卡尔曼滤波 GM(1,1)-AR模型
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 64-67
• 页数: 4页
• 分类号: TU196.2
• 字数: 3156字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2018.10.012

摘要

在传统的GM(1,1)模型和AR模型的基础上提出一种基于Kalman滤波的GM-AR模型预测新算法.利用卡尔曼滤波对原始监测数据进行滤波消噪,获取有效地实际变形量;然后对实际变形量中的趋势项和随机项运用GM(1,1)-AR组合模型进行建模组合.通过工程实例分析表明,基于卡尔曼滤波的GM(1,1)-AR模型相比单一的GM(1,1)模型和GM(1,1)-AR模型,有效地减弱观测噪声的影响,提高预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏冠军	兰州交通大学测绘与地理信息学院	23	109	6.0	9.0
3	高志钰	兰州交通大学测绘与地理信息学院	8	20	3.0	4.0
7	寇瑞雄	兰州交通大学测绘与地理信息学院	7	16	2.0	3.0
11	陈晨	兰州交通大学测绘与地理信息学院	3	14	3.0	3.0