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传统的时间序列模型虽然可以通过差分形式来处理非平稳随机数据,但是当数据具有确定性效应的时候,对数据进行差分容易造成残差信息的浪费。通过对拟合后的残差建立AR模型,可以充分利用数据的趋势信息和残差信息,从而得到较好的预测效果。
基于数据残差的AR模型在高铁路基沉降预测中的应用
【摘 要】
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传统的时间序列模型虽然可以通过差分形式来处理非平稳随机数据,但是当数据具有确定性效应的时候,对数据进行差分容易造成残差信息的浪费。通过对拟合后的残差建立AR模型,可以充分利用数据的趋势信息和残差信息,从而得到较好的预测效果。
【机 构】
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嘉兴市规划设计研究院有限公司,武汉大学测绘学院,太原市勘测测绘研究院
【出 处】
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测绘工程
【发表日期】
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2011年05期
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