基于卡尔曼GM(1,1)模型的基坑变形分析研究

摘要：

基于研究建筑物基坑变形的目的,通过结合Kalman滤波和GM(1,1)灰色模型数据处理方法,致力于提高灰色GM(1,1)模型的抗扰动性和预测精度,通过建立3种分析预测数学模型实验,分别为灰色模型GM(1,1)、Kalman滤波预测模型,以及基于Kalman滤波的GM(1,1)模型,分别对同一基坑监测点的多期监测数据进行拟合和预测,通过与原测数据对比分析模型残差,得出了基于Kalman滤波的GM(1,1)模型精度优于其他模型的实验结果,证明了此方法能更有效提高了变形预测精度,能有效减小观测噪声的影响,验证了本文方法在模型拟合及预测精度方面的可靠性.

关键词：Kalman、GM(1、1)、拟合、预测模型

分类号：TU753(建筑施工)

在线出版日期：2022-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：146-150