基于时间序列的变形监测数据处理方法比较研究-论文.pdf

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1、第38卷第7期测绘与空间地理信息Vo1．38，No．72015年7月GEOMATICS＆SPATIALlNFoRMTIoNTECHNOLOGYJu1．，2015基于时间序列的变形监测数据处理方法比较研究池其才，周世健，王奉伟(1．东华理工大学测绘工程学院，江西南昌330013；2．江西省科学院，江西南昌330096)摘要：本文首先对时间序列的一些基本原理进行介绍，详细阐述了简单移动平均法、加权移动平均法、趋势移动平均法等方法。结合实测的基坑测斜数据进行分析、预测，比较三种不同模型的预测精度，表明趋势移动

2、平均法在基坑测斜数据处理中具有最好的拟合性。关键词：变形监测；时间序列；移动平均法中图分类号：P25；TU196文献标识码：A文章编号：1672—5867(2015)07—0193—03DeformationMonitorDataProcessingMethonBasedonTimeSeriesComparativeCHIQi—cai，ZHOUShi—jian，WANGFeng—wei(1．CollegeofEngineeringofSurveyingandMapping，EastChinaInstit

3、uteofTechnology，Nanchang330013，China；2．JiangxiProvincialAcademyofSciences，Nanchang330096，China)Abstract：Inthisprocess，wewillfirstintroducesomebasicprinciplesoftimeseriesandelaboratedonthemethodofsimplemovingaverage，methodofmovingweightedaverage，methodoft

4、rendmovingaverage．Combinedwiththemeasuredpitinclinometerdataa-nalysis，forecasting，comparingthreedifferentkindsofmodelpredictionaccuracy．Keywords：deformationmeasurement；timeseries；methodofmovingaverage0引言1时间序列在变形监测中，能够准确地预测变形量是非常重要时间序列是对一种以时间为顺序所组成的数列。在的。

5、因为当变形量超出规定的限值时，将影响建筑物的这组数列上，利用一些数据处理方法，得到数据的内在联使用，严重时还会危害人们的财产和生命。为此，必须对系。在变形监测中，时间序列分析方法是其中非常重要这些建筑物进行变形监测，找到合理的监测方法，并且有的一部分。根据所研究的依据不同，通常情况下是把时科学的数据处理方法，对变形量进行预测，最终得到准确间序列分析方法分为：的变形预测量，对超出规定的形变做出预警。时间序列1)根据所研究的对象的多少，分为一元时间序列和预测法是一种以时间为参数的动态数据时域分析预测方多元时

6、间序列。法，它把数据以时间为顺序建立起一个数列，并且以此数2)根据在时间上是否连续，通常将其分为连续型时列建立一个合理的数学模型，对建立起来的模型进行分间序列和离散型时间序列。析和研究，从而了解这些数据内在的联系，进而对数据的3)根据时间序列在数学上的统计特性，可以将时间变化规律做出合理的分析，对变形量进行正确的预测⋯。序列分为平稳时间序列和非平稳时间序列。本文将以基坑实测数据为基础，从移动平均法理论出发，时间序列是对以时间为顺序所组成的数列。时间序采用三种不同的移动平均法对基坑实测数据进行处理，列分析

7、就是以这组数列为分析目标，应用数学上的数理并且比较几种不同的数据处理方法的结果，最后得出哪统计方法，对其进行研究和分析，从而对未来的变化趋势种数据处理方法适合基坑的数据处理。进行合理的预测。在定量预测方法中，时间序列分析是其中的一种，它的基本原理是在数据处理中既要承认事物在时间上的连续性，利用之前的数据，就可以预测出未收稿日期：2015—0l一28作者简介：池其才(1991一)，男，福建大田人，测绘工程专业硕士研究生，主要研究方向为监测数据处理。l94测绘与空间地理信息2015年来的变化趋势；又要考虑到

8、事物在发展过程中的随机性，M=(+一。+⋯+y一+)／(++任何事物在其发展过程中，都会存在一些不确定的因素。⋯+)，t≥N(4)所以，可以利用数学上的一些加权平均值等方法对历史预测公式为：数据进行处理和分析。该方法比较简单，容易掌握，但它=M(5)+准确性不好，一般只适用于一些短期预测。时间序列预2．3趋势移动平均法这测一般反映三种实际变化规律：趋势变化、周期性变化、前面介绍的两种方法在变化的起伏很大时，很难得随机性变化。到高精度的预测值