【摘 要】
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利用GM(1,1)和AR(p)的基本理论,利用GM(1，1)模型对某煤矿工业广场地表沉降监测特征点(ZN2、ZJK、1＃、E8、W2、E3)进行了分析预测。最大残差为1.4mm，最小残差为0.0mm，平均残差为0.2mm。利用时间序列模型对工业广场地表沉降监测特征点(ZN2、ZJK、1＃、E8、W2、E3)序列依次建立了AR(p)模型。模型预测的最大残差为1.1mm，最小残差为0.0mm，平均残差
【机 构】
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安徽理工大学测绘学院,安徽淮南232001
【出 处】
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中国煤炭学会矿井地质专业委员会2015年学术论坛
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利用GM(1,1)和AR(p)的基本理论,利用GM(1，1)模型对某煤矿工业广场地表沉降监测特征点(ZN2、ZJK、1＃、E8、W2、E3)进行了分析预测。最大残差为1.4mm，最小残差为0.0mm，平均残差为0.2mm。利用时间序列模型对工业广场地表沉降监测特征点(ZN2、ZJK、1＃、E8、W2、E3)序列依次建立了AR(p)模型。模型预测的最大残差为1.1mm，最小残差为0.0mm，平均残差为0.4mm。2种模型的精度均能满足要求，但灰色系统模型的稳定性较高，在该煤矿工业广场地表沉降监测预测系统中灰色系统模型略优于时间序列模型。
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