【摘 要】
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建筑物沉降监测数据序列受观测条件影响大多呈现出数据量少、光滑性差、含噪声和非等时距等特点。在小波除噪和等间隔灰色GM(1,1)模型的基础上建立了非等间隔G(1,1)预测模型
【机 构】
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兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系; 兰州石化职业技术学院土木工程学院;
【基金项目】
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甘肃省科技厅计划项目(No.1610RJZA057);兰州市西固区科学技术局计划项目(西科发[2017]29号);兰州市科学技术局计划项目(兰财建发[2015]85号)
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建筑物沉降监测数据序列受观测条件影响大多呈现出数据量少、光滑性差、含噪声和非等时距等特点。在小波除噪和等间隔灰色GM(1,1)模型的基础上建立了非等间隔G(1,1)预测模型。在建模数据中,早期观测数据对模型预测精度贡献小(甚至有拖累现象),近期观测数据对模型预测精度贡献较大,故在建模时引入了权重矩阵以此提高模型的预测精度。实证分析表明所建非等间隔加权灰色GM(1,1)模型具有较高的预测精度,可用以工程实践。
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