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[期刊论文] 作者：龚祖官, 豆红磊,,
来源：矿山测量 年份：2019
文中针对传统GM(1,1)模型在预测过程中易受到随机扰动的影响导致预测精度低、残值大的问题,提出一种同时优化原始序列和背景值的动态GM(1,1)模型。首先采用卡尔曼滤波对原始...
[期刊论文] 作者：罗少欢,豆红磊,,
来源：城市勘测 年份：2019
传统GM(1,1)模型在建模过程中易受到随机扰动的影响导致预测精度低、残值大。将卡尔曼滤波和灰色理论结合,先使用卡尔曼滤波消除扰动误差,并对滤波后的数据序列进行初始值和背景值的优化,建立K-GM(1,1)模型。结合桥梁沉降变形监测数据,采用两种模型分别预测对比......
[期刊论文] 作者：王景环,豆红磊,刘龙飞,程庸,,
来源：矿山测量 年份：2018
传统GM(1,1)模型以数据序列背景值边界均值预测基坑沉降变形,精度低、残值大。基于灰色理论应用对数法与二次插值法分别对传统模型进行改进与优化,结合基坑沉降变形监测数据,采用三种模型分别预测对比分析,研究结果表明:改进的两种预测模型精度优于传统模型;预......
[期刊论文] 作者：豆红磊, 王景环, 杨静, 黎付安, 程雍,,
来源：工程勘察 年份：2018
传统DGM(1,1)模型在建模过程中易受到随机扰动的影响导致预测精度低、残值大,为提高模型的预测精度,本文提出一种同时优化原始序列和初始条件的DGM(1,1)模型。首先将卡尔曼滤...
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