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时间序列分析及其在变形数据分析中的应用
被引量:
44
1
作者
史玉峰
孙保琪
《金属矿山》
CAS
北大核心
2004年第8期13-15,共3页
变形数据分析与预报是变形监测数据处理的重要内容。数据分析与预报结果是进行决策的最主要依据 ,它们的质量直接影响整个变形监测工作的成效 ;因此选用切实有效的方法进行变形数据分析和预报十分重要。基于平稳时间序列的特性 ,研究了...
变形数据分析与预报是变形监测数据处理的重要内容。数据分析与预报结果是进行决策的最主要依据 ,它们的质量直接影响整个变形监测工作的成效 ;因此选用切实有效的方法进行变形数据分析和预报十分重要。基于平稳时间序列的特性 ,研究了应用 ARMA(p ,q)模型对变形数据进行分析处理和预报的方法步骤 ,并用1组实测变形数据实例说明 ;结果表明 ,应用ARMA( p ,q) 模型分析处理变形数据十分有效。
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关键词
时间序列分析
变形监测
数据处理
ARMA模型
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职称材料
题名
时间序列分析及其在变形数据分析中的应用
被引量:
44
1
作者
史玉峰
孙保琪
机构
山东理工大学
中科院武汉测量与物理研究所
出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2004年第8期13-15,共3页
基金
山东省基础地理信息与数字化技术重点实验室开放基金资助项目 (SD2 0 0 3 -10 )
文摘
变形数据分析与预报是变形监测数据处理的重要内容。数据分析与预报结果是进行决策的最主要依据 ,它们的质量直接影响整个变形监测工作的成效 ;因此选用切实有效的方法进行变形数据分析和预报十分重要。基于平稳时间序列的特性 ,研究了应用 ARMA(p ,q)模型对变形数据进行分析处理和预报的方法步骤 ,并用1组实测变形数据实例说明 ;结果表明 ,应用ARMA( p ,q) 模型分析处理变形数据十分有效。
关键词
时间序列分析
变形监测
数据处理
ARMA模型
Keywords
Structure, Deformation monitoring, ARMA model
分类号
TU196.1 [建筑科学—建筑理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
时间序列分析及其在变形数据分析中的应用
史玉峰
孙保琪
《金属矿山》
CAS
北大核心
2004
44
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