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《基于小波分析的灰色预测模型在大坝安全监测中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第29卷第2期大地测量与地球动力学Vo.l29No.22009年4月JOURNALOFGEODESYANDGEODYNAMICSApr.,2009文章编号:16715942(2009)02011503基于小波分析的灰色预测模型*在大坝安全监测中的应用1)1,2)焦明连蒋廷臣1)淮海工学院测绘工程学院,连云港2220012)武汉大学卫星导航定位技术研究中心,武汉430079摘要通过分析小波理论和灰色模型的各自特征,提出一种基于小波分析的灰色预测模型。根据小波变换特点,对变形监测数据序列进行分解,对各个分解后的子序列利
2、用灰色模型进行预测,最后重构变形预测结果,且将该结果与灰色模型预测结果进行比较。结果表明,该方法具有较强的预测能力。关键词灰色模型;小波分析;大坝安全监测;预测;数据序列+中图分类号:P315.725文献标识码:AAPPLICATIONOFGREYMODELBASEDONWAVELETANALYSISINDAMSAFETYMONITORING1)1,2)JiaoMinglianandJiangTingchen1)SchoolofGeodesy&GeomaticsEngineering,HuaihaiInstituteofTec
3、hnology,Lianyungang2220012)GPSEngineeringResearchCenterofWuhanUniversity,Wuhan430079AbstractThroughanalyzingthecharacteristicsofwavelettheoryandgreymode,lthegreyforecastmodelbasedonwaveletanalysisisproposed.Bythewavelettransform,thedeformationsequenceisdecomposedandth
4、eneachsubsequenceisforecastedwithgreymode.lAfterreconstruction,theforecastedresultsareobtained.Atthesametime,theresultsarecomparedwiththatforecastedonlybyuseofgreymode.lTheresearchshowsthatthenewforecastingmethodcanimproveforecastprecision.Keywords:greymode;lwaveletanaly
5、sis;damsafetymonitoring;forecas;tdatasequence数增长趋势的实际问题,对于其他变化趋势,则有时1引言拟合灰度较大,导致精度难以提高。由小波分析理大坝安全监测数据处理的主要手段是统计分析论知,信号可以通过小波分解为不同的频率通道,由方法,但由于大坝施工期间及蓄水初期变形监测数于分解后的信号在频率成分上比原信号单一,并且据较少,所以很难对大坝的实际工作形态进行准确小波分解对信号作了平滑,因此分解后的平稳性比[1,2][3]的预测。灰色模型提供了在贫息情况下解决系原信号要好得多。基于小波理论和灰色模
6、型各统问题的新途径,但其不足是比较适合解决具有指自的特征,将二者有机的结合起来,即采用小波分析*收稿日期:20080916基金项目:江苏省高校自然科学基金(08KJD420001);江苏省测绘科研项目(JSCHKY200708)作者简介:焦明连,男,1963年生,副教授,主要研究方向为空间信息处理和测绘教育.E-mai:lhgkjx@163.com大地测量与地球动力学29卷116理论对监测数据序列进行小波分解,对分解的不同的关系函数模型,即灰色模型(greymodel),从而尺度下的数据子序列进行分析并利用相应的灰色模推导出未知信息
7、(预测数据)的过程,称为灰色预测型进行预测,从而形成大坝安全监测数据处理的新方法。灰色模型相对其他统计型预测法而言,具有方法,即基于小波分析的灰色预测,实例验证该模型计算量少,新老数据不同等对待等优点,自灰色理可以达到良好的预测结果。论产生以来,在变形监测领域取得了大量极具应用[12]价值的成果。2小波灰色模型的建立2.3灰色小波变换模型2.1小波变换理论定理:若函数x(t)(-8、1it因此,小波变换在许多领域都得到了成功的应用,并x(t)=eFx()d-
