趋势项优化混合时序模型的建筑物沉降应用
针对传统差分整合自回归移动平均(ARIMA)模型对确定性趋势序列的长期预测效果不佳,且无法直观刻画数据的波动规律等问题,该文提出一种趋势项优化的混合时序模型方法.结合北京某高层建筑物施工实例,首先通过迭代运算得到最优趋势项混合模型,然后分别以ARIMA模型、线性趋势项混合模型以及趋势项优化混合模型对50期沉降数据进行拟合,对未来5期数据进行预测.预测结果表明,趋势项优化模型长期预测精度较高,能更好地解释数据的波动规律.
建筑物沉降、ARIMA、时间序列、混合模型、预测
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P258(专业测绘)
国家自然科学基金;湖南省自然科学基金;湖南省教育厅项目;湖南省教育厅项目;湖南省重点研发课题项目;团队基金项目
2021-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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