半参数补偿及背景值优化MGM模型研究和应用

摘要：

为了改善传统MGM模型背景值选择以及模型误差问题,提出了半参数补偿及背景值优化的MGM预测模型.选取同一变形体上3个相关性较高的监测点实测数据,分别利用传统MGM模型、背景值优化MGM模型、半参数MGM模型以及半参数补偿及背景值优化MGM模型对其进行预测.实验结果表明,本文模型预测值的均方误差为0.61,比传统MGM模型的1.12、背景值优化MGM模型的0.66和半参数MGM模型1.01,分别降低了0.51、0.05和0.40;且3个点残差标准差的均值分别比传统MGM模型、背景值优化MGM模型和半参数MGM模型小0.21、0.03和0.15.这说明本文模型的预测精度有所提高,且更加稳定.

关键词：MGM模型、半参数、背景值优化、变形预测、补偿最小二乘

所属期刊栏目：35

分类号：P207(一般性问题)

在线出版日期：2018-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：17-21,26