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《观测分析中的回归M时序列模型》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第!"卷第#期浙江大学学报’工学版(?*/@!"A*@#$%%$年&月)*+,-./*012345.-67-583,95:;’<-65-33,5-6=>53->3(=3B@$%%$观测分析中的回归M时序列模型张利I李富强I汪树玉I刘国华’浙江大学土木工程系I浙江杭州!D%%$F(摘要C大坝观测数据经常规回归分析后的残差序列一般并非为白噪声@考虑将回归拟合与随机型时间序列方法结合I先对大坝位移数据按水位N温度N时效等物理因素作回归分析I再对回归残差作时序列建模处理@实例采用O*PE)3-Q5-9法和由自相关N偏自相关函数及RST准则进行模型识别I建立时序列模型@应用示例的计算表明I这样获得的回归
2、E时序列模型能很好拟合实测数据I提高精度I误差序列也符合白噪声要求@关键词C大坝观测数据U回归U时间序列模型U自相关函数中图分类号CV?"&G@D文献标识码CR文章编号CD%%GE&F!W’$%%$(%#E%#F$E%#XYZ[Y\]^_‘]aYMY[]Ya^bYcd^[e_ecfg]_Z^hY[ie‘]^_ecbe‘e1jRAkl5IlSm+En5.-6IoRAk=2+E;+IlS7k+*E2+.’pqrstuvqwuxyz{
3、{}~w!{wqqt{w!I"#q${sw!%w{
4、qt&{u’I(sw!)#x*!D%%$FIz#{ws(+h‘[e,‘CR-./;959*0*-93,8
5、.:5*-./..:.*-...J5983,;5JB*,:.-:0*,J*-5:*,5-6:23..J9.03:;@V23,3E6,3995*-J3:2*.59+9+.//;+93.@j*/383,I:23,395.+./93,539*-:.5-3.:2,*+62:23J*.3/*0:3-.*39-*:9.:590.>:*,5/;.3./:/5:2:23B,*-/3J*0/25:3-*593@V259B.B3,B,393-:9./3:2*.0*,.-./;95-6*-93,8.E:5*-./..:3-;+95-6.,.-.*J:5J3E93,539J*.3/5->*J-5-.:5*-/5:2,
6、36,3995*-.-./;959@m5,9:I:23*-93,E8.:5*-./..:./3,3+93.:*0*,J.,36,3995*-3n+.:5*-+95-6:23/.:3,/383/I:3JB3,.:+,3.-.:5J33003>:.9,36,3995*-0.>:*,9U:23-:23:5J3E93,539J*.3//.95.3-:5053.-;:23O*PE)3-Q5-9J3:2*.@V259J*.3/5-6.-.J3:2*./3,39+>>3990+//;.BB/53.:*B,.>:5>./.59B/.>3J3-:..:.*-.-.,>2..J5-12345.-60,*85->3
7、@139+/:992*/3.:2.::2305::5-6>+,83>*5->5.3./3///5:2:23J3.9+,3.>+,83U:2.::23.>>+,.>;*00*,3>.9:/.95JB,*83.U.-.:2.::2305-./3,,*,93,539-;B.993.:23B,*-/3J*0/25:3-*593@S:J3.-9:2.::23,3E6,3995*-:5J3E93,539J*.3/5-6.-.J3:2*..,303.95-/30*,.-./;959*0*-93,8.:5*-./..:.@2Yf3^[bC..J*-93,8.:5*-./..:.U,36,3995*-U:5J
8、393,539U.+:*>*,,3/.:5*-0+->:5*-观测数据的分析是建筑物’例如大坝(安全监测线性回归模型I即C的基础@通过对观测数据的计算N分析N预测与推断I’u5s%6sD4Du6s$4$u6768u@’D(可以找出影响大坝运行性态的相关因素I区分正常式中C8为若干不完全了解的影响因素I包括量测误u状况和异常情况I如果是后者I应判断警戒程度I并差和随机干扰的综合影响I并认为98是均值为零I:;研究处理方案@以变形为例I虽然有很多建模方式I不同时刻的8是彼此完全独立的序列I即{如机理建模N统计建模和混合建模等I但重要内容之$<{5$I一是借助回归分析来研究因变量’如坝体变位N应~’
9、8u(5%IT*8’8{I8$(59’$(%{=$@力N渗流量等I记为’和自变量’如库水位N温度N时:(这种序列又称白噪声序列@然后通过最大或然性法效等I记为4间的相关性和函数关系I一般是建立5(或最小二乘法来确定方程中的回归系数s就得到{I收稿日期C$%%DED%EDD@作者简介C张利’D&FGH(I女I山西太原人I硕士I从事数据分析和预测方面研究@*
