【摘 要】
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针对单一模型在大坝效应量监测数据序列拟合和预测方面存在的不足,采用Verhulst模型拟合监测数据序列中的趋势性成分,采用周期外延模型拟合监测数据序列中的周期性成分,采用
【机 构】
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武汉大学水利水电学院,湖北武汉,430072
【出 处】
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2013年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会
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针对单一模型在大坝效应量监测数据序列拟合和预测方面存在的不足,采用Verhulst模型拟合监测数据序列中的趋势性成分,采用周期外延模型拟合监测数据序列中的周期性成分,采用自回归AR(p)模型拟合监测数据序列中的随机性成分,得到一种新的组合模型,并给出了一个工程实例.该组合模型丰富了监测效应量预测方法,可提高监测效应量的整体预测精度和外延预报能力,深化对监测效应量变化规律的认识.该组合预测模型侧重于数据序列的自身变化规律，未涉及到环境变量对效应量的影响，为缺乏良好的环境变量监测资料条件下的预测问题提供了一条有效途径，也为传统的统计预报模型、确定性预报模型和混合预报模型提供了一种补充方法。
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