改进灰色时序模型在建筑物变形监测中的应用 论文

建筑物变形监测数据中存在着随机干扰和不确定性因素，而单一的数学模型预测结果精度较低，制约了变形预测的准确性。针对这一问题，文中采用了一种自适应Kalman滤波的灰色时序组合预测模型。通过自适应Kalman滤波算法对原始数据进行去噪处理，动态的去除数据内部的随机干扰误差；然后，将灰色模型（GM模型）与时间序列分析模型（AR模型）相结合，得到拟合时间序列中的沉降量趋势项和沉降量随机时间序列剩余项，生成一种非线性组合模型。

自适应Kalman滤波的应用在建筑物沉降监测预报中已被证明具有显著的效果，相关的研究可参考《Kalman滤波在建筑物沉降监测预报中的应用》。灰色模型（GM模型）在建筑物沉降预测中的具体应用可以通过阅读《GM11灰色模型在建筑物沉降预测中的应用》获得更详细的了解。