【摘 要】
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为提高矿区地表沉陷预测精度,提出了基于自回归综合移动平均模型(Autoregressive Integrated MovingAverage,ARIMA)的卡尔曼滤波模型与Elman 神经网络相结合的综合预测模型。
【机 构】
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东华理工大学测绘工程学院,流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,江西省数字国土重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:51708098);江西省教育厅课题(编号:GJJ160537);江西省自然科学基金项目(编号:20171BAA218018);东华理工大学江西省数字国土重点实验室开放研究基金项目(编号:DLLJ201814)
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为提高矿区地表沉陷预测精度,提出了基于自回归综合移动平均模型(Autoregressive Integrated MovingAverage,ARIMA)的卡尔曼滤波模型与Elman 神经网络相结合的综合预测模型。首先,针对沉陷监测序列的非平稳性与复杂性特点,ARIMA 模型能够将原始数列平稳化,构建地表下沉预测模型,并作为卡尔曼滤波的状态方程;然后将Elman 神经网络的沉陷预测结果作为观测值引入卡尔曼滤波观测方程中,建立综合预测模型;最后针对噪声方差Q 与R 选取的问题,统计出ARIMA 模型与Elm
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