【摘 要】
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灰色模型可在"贫信息"的条件下发现变形观测数据中的规律,但不能去除数据中噪声的影响;而小波分析可有效识别并剔除变形监测数据中的噪声(误差),使变形规律更加明显;结合两种方法的优势能增强数据分析的可靠性,提高预测精度。将小波去噪与灰色模型相结合,研究了该分析方法在高铁隧道变形监测中的应用,并得到了较可靠的预测结果。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41201193)。
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灰色模型可在"贫信息"的条件下发现变形观测数据中的规律,但不能去除数据中噪声的影响;而小波分析可有效识别并剔除变形监测数据中的噪声(误差),使变形规律更加明显;结合两种方法的优势能增强数据分析的可靠性,提高预测精度。将小波去噪与灰色模型相结合,研究了该分析方法在高铁隧道变形监测中的应用,并得到了较可靠的预测结果。
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