【摘 要】
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对于形变监测中大量的变形监测数据序列的拟合和预测精度不理想的情况,提出了采用粒子群算法优化的分数阶算子PFDGM(1,1)模型,以及对变形监测数据进行拟合和预测的新方法。通
【机 构】
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中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院,内蒙古农业大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51474217);内蒙古自治区自然科学基金项目(2018MS03047);内蒙古农业大学教育教学改革研究重点项目(JGZD201815)
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对于形变监测中大量的变形监测数据序列的拟合和预测精度不理想的情况,提出了采用粒子群算法优化的分数阶算子PFDGM(1,1)模型,以及对变形监测数据进行拟合和预测的新方法。通过粒子群算法选择拟合DGM(1,1)模型平均绝对百分误差最小的分数阶,构建了最优分数阶算子的PFDGM(1,1)模型。用典型的变形监测数据验证了优化模型,结果表明优化模型对变形监测数据的拟合和预测都达到了较高的精度。说明优化模型在变形监测数据的处理中具有可行性和有效性。
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