【摘 要】
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在高铁变形分析中,为了解决经典卡尔曼滤波消除随机误差干扰能力较弱,以及GM(1,1)和AR等单一变形监测预测模型难以满足工程分析需求等问题,提出了一种基于方差补偿自适应卡尔
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在高铁变形分析中,为了解决经典卡尔曼滤波消除随机误差干扰能力较弱,以及GM(1,1)和AR等单一变形监测预测模型难以满足工程分析需求等问题,提出了一种基于方差补偿自适应卡尔曼滤波的GM-AR模型。首先采用方差补偿自适应卡尔曼滤波算法,对原始观测数据进行消噪处理,去除其中的误差干扰项,获得变形体实际有效的变形量;然后采用GM(1,1)和AR时序模型,对原始监测数据中普遍存在的趋势项和随机项进行建模组合,以此来预测变形体的变形趋势。工程实例表明:方差补偿自适应卡尔曼滤波的信噪比与均方差为经典卡尔曼滤波的136
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