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时间:2019-02-14
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1、致谢首先感谢我的导师杨帆教授在学术研究的道路上,指导我向正确的方向出发,让我铭记于心,他对我们极其严格,从论文的思路到论文的改写过程都蕴藏着老师对我们的关心,从而使我顺利的完成论文。学习期间,导师给了我精心的指导和教诲,严谨求实的治学态度、理论联系实际的学术风格,一直鼓励着我奋发图强。导师不仅在学术上提高了我的分析问题、解决问题的能力,而且在思想道路上也深深影响着我,让我终生铭记。同时我也深深的感谢辽宁工程技术大学给我的支持,在两年半的时间里,辽宁工程技术大学为我提供了良好的学习环境和便利的研究条件,使我能够顺利完成学业,再次向测绘学院的全体老师表示由衷的感谢。最后
2、,我要感谢我的同门陈爽、赵瑞山、吴作启对我的帮助,也要感谢我的师兄们在两年的学习生活中对我无微不至的关怀,同时也要感谢师弟和师妹们在论文写作中的帮助,我将永远感激你们。特别感谢那些参考文献的作者们,在论文写作的过程中,我引用了大量的文献资料,它们给予我巨大的帮助,再次向他们表示感谢!摘要随着国民经济的发展,人类对现代工程建筑物的规模、造型、难度提出了更高的要求。为了掌握各种建筑物、自然体的地质构造变形情况,及时发现问题并采取相应措施,人们需要利用有限的观测数据来对变形体进行预测预报。不同的预测模型对于数据信息的利用程度不同,每种模型都有一定的局限性,而组合预测模型具
3、有很大的优势,但是不是任何模型都可以随意组合,多余的预测模型有可能降低预测精度,那么在组合过程中以怎样的原则进行组合,在组合之前应该怎样处理数据模型,才能使组合模型能够准确的反映实际观测数据,这是我们值得深入研究的问题。本文主要研究内容是在构建组合模型之前,先利用灰关联度分析原理和协整性原理对数据预测序列进行分析,找出它们之间的关联程度和协整关系,从而去除关联度较小的且预测序列不平稳的单项预测模型,然后根据优性组合判定定理,剔除掉那些冗余的预测方法,从而简化建立组合模型的步骤。通过实例研究和精度评价体系的验证,经过优化选择后的组合模型,它的误差平方和为0.0761m
4、m,小于单项预测模型中的最小误差平方和0.1050mm,提高了预测模型的精度。这对于大坝等复杂变形体进行数据分析与预测时有很大的优势,可以有效的解决单项模型对它们预测的局限性。关键词:模型选择;组合模型;灰关联;AbstractWiththedevelopmentofnationaleconomy,peopleputforwardhigherrequirementsforthescale,degreeofdifficulty,shapeofmodernengineeringstructures.Inordertomasterthegeologicalstructur
5、edeformationsituationofvariousbuildingsandnaturalobjects,identifyproblemsandtakecorrespondingmeasurestimely,peopleneedtousethelimitedobservationaldatatopredictdeformedbody.Eachsinglemodelhascertainlimitations,andthecombinationforecastingmodelhasgreatadvantages.Butnotjustanymodelcanbefr
6、eelycombined,excessedpredictionmodelmayreducethepredictionaccuracy.Sointheprocessofcombination,whatprinciplestofollow,thenmakecombinedmodelcanaccuratelyreflecttheactualobservationaldata.Thispapermainlystudiesthatbeforebuildingthecombinationmodel,firstofall,itusethegreycorrelationanalys
7、isprinciplesandthecointegrationtheorytoanalyzepredictsequence,andfindoutrelevancyandcointegrationbetweenthem,therebyremovetheindividualpredictionmodelwhichcorrelationisminorandpredictsequenceisnotsmooth.Thenaccordingtothedeterminedtheoremofsuperiorcombination,itweedoutthoseredundantp
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