观测数据分析中几种方法的探讨(一) 回归-时间序列模型和贝叶斯预测模型

摘要：

首先,叙述用回归分析与随机时间序列技术的组合方法来处理大坝的监测数据.通常,回归分析后的残差序列并不满足白噪声假设,这个理论缺陷在一定程度上降低了监测的可靠性和预测的正确性.为此,采用鲍克斯-詹金斯方法对残差序列进行再处理.按照上述组合方法求得的计算数据能更好地吻合实测数据,最终的误差序列能符合白噪声特性,并使拟合和预测的正确程度有了较大改善.然后,利用贝叶斯动态模型分析监测资料.采用贝叶斯模型时,由于状态参数(相当于回归系数)能及时调整跟踪,故所得的结果比常规回归分析的结果有更高的精度,计算曲线与实测曲线吻合得更好.

关键词：回归分析、随机时间序列、鲍克斯-詹金斯方法、贝叶斯动态模型

所属期刊栏目：27

分类号：TV698.1;O212(水利枢纽、水工建筑物)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：43-46