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摘要
建筑物变形监测数据呈现出典型的时变、非平稳和小样本特征，导致传统单一模型难以获得满意的预测精度。针对该问题，本文提出将卡尔曼滤波与灰色模型结合构建一种组合预测模型。首先利用卡尔曼滤波对原始监测数据进行平滑滤波，对数据中所含随机干扰误差进行动态抑制；之后利用灰色模型拟合数据中隐含的变形趋势信息，从而在小样本情况下获得较长时间的预测能力。基于实际建筑物变形数据开展试验，结果表明：与传统小波分析、灰色模型相比，该方法的预测精度明显提升，并且在小样本情况下具有更高的稳健性。
- 出版日期2023
- 单位广东省建设工程质量安全检测总站有限公司
