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基于卡尔曼GM(1,1)的稳健估计及其在变形监测中的应用 被引量:2

Robust estimation base on Kalman-GM( 1,1) filter and its application in deformation monitoring
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摘要 当观测数据含有粗差时使用单一的GM(1,1)模型不能取得很好的精度,本文在卡尔曼GM(1,1)基础上提出基于卡尔曼GM(1,1)滤波的稳健估计模型。通过对大坝变形监测数据的处理结果可以看出卡尔曼GM(1,1)稳健估计具有更高的精度和效果。 Estimate accuracy can' t be enough by using a single GM ( 1, 1 ) model when the observation has gross errors. In this paper, for the purpose of establishing a steady model, a robust estimation model based on the Kalman-GM (1, 1) filter is presented. The robust estimation model is verified by using a set of dam deformation monitoring dada. The results show that the new robust estimation method has higher precision and better effect.
出处 《工程勘察》 2015年第8期58-61,78,共5页 Geotechnical Investigation & Surveying
基金 国家自然科学基金资助项目(41161069) 广西空间信息与测绘重点实验室资助课题(13-051-14-18)
关键词 卡尔曼滤波 GM(1 1) 稳健估计 变形监测 Kalman filter GM (1, 1) model robust estimation deformation monitoring
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参考文献8

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