【摘 要】
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针对传统差分整合自回归移动平均(ARIMA)模型对确定性趋势序列的长期预测效果不佳,且无法直观刻画数据的波动规律等问题,该文提出一种趋势项优化的混合时序模型方法。结合北京某高层建筑物施工实例,首先通过迭代运算得到最优趋势项混合模型,然后分别以ARIMA模型、线性趋势项混合模型以及趋势项优化混合模型对50期沉降数据进行拟合,对未来5期数据进行预测。预测结果表明,趋势项优化模型长期预测精度较高,能更好
【机 构】
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湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室,湖南湘潭 411201;湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南湘潭 411201;湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南湘潭 411201
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针对传统差分整合自回归移动平均(ARIMA)模型对确定性趋势序列的长期预测效果不佳,且无法直观刻画数据的波动规律等问题,该文提出一种趋势项优化的混合时序模型方法。结合北京某高层建筑物施工实例,首先通过迭代运算得到最优趋势项混合模型,然后分别以ARIMA模型、线性趋势项混合模型以及趋势项优化混合模型对50期沉降数据进行拟合,对未来5期数据进行预测。预测结果表明,趋势项优化模型长期预测精度较高,能更好地解释数据的波动规律。
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