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一种适用于高铁变形预测的组合模型建立方法
被引量:
3
1
作者
康昊华
刘立龙
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019年第3期726-732,共7页
针对高铁变形预测中呈现原始数据受噪声影响大与长期预测不准确的问题,提出了一种基于小波去噪的自适应灰色马尔科夫(GM(1,1)-MC)组合预测模型。该模型通过引入小波去噪削弱随机扰动误差的影响,运用自适应GM(1,1)进行预测,进而基于马尔...
针对高铁变形预测中呈现原始数据受噪声影响大与长期预测不准确的问题,提出了一种基于小波去噪的自适应灰色马尔科夫(GM(1,1)-MC)组合预测模型。该模型通过引入小波去噪削弱随机扰动误差的影响,运用自适应GM(1,1)进行预测,进而基于马尔科夫修正模型进行数据修正。通过实验结果与对比分析表明,此模型能够较好地削弱测量过程中由各种因素引起的噪声的影响,实现了残差数据的部分收敛;提升了原始模型的预测精度;在预测主体的后期发展趋势上能够给予较好的预报与评估。
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关键词
高铁
变形预测
小波去噪
灰色模型
马尔科夫修正
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职称材料
题名
一种适用于高铁变形预测的组合模型建立方法
被引量:
3
1
作者
康昊华
刘立龙
机构
桂林理工大学测绘地理信息学院
广西空间信息与测绘重点实验室
出处
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019年第3期726-732,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(41461089)
广西空间信息与测绘重点实验室项目(桂科能1638025-26
+1 种基金
15-140-07-32)
广西研究生教育创新计划项目(YCSW2017155)
文摘
针对高铁变形预测中呈现原始数据受噪声影响大与长期预测不准确的问题,提出了一种基于小波去噪的自适应灰色马尔科夫(GM(1,1)-MC)组合预测模型。该模型通过引入小波去噪削弱随机扰动误差的影响,运用自适应GM(1,1)进行预测,进而基于马尔科夫修正模型进行数据修正。通过实验结果与对比分析表明,此模型能够较好地削弱测量过程中由各种因素引起的噪声的影响,实现了残差数据的部分收敛;提升了原始模型的预测精度;在预测主体的后期发展趋势上能够给予较好的预报与评估。
关键词
高铁
变形预测
小波去噪
灰色模型
马尔科夫修正
Keywords
high-speed rail
deformation prediction
wavelet denoising
grey model
Markov correction
分类号
P22 [天文地球—大地测量学与测量工程]
PM930.9 [天文地球]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种适用于高铁变形预测的组合模型建立方法
康昊华
刘立龙
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019
3
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