数学的实践与认识
數學的實踐與認識
수학적실천여인식
MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY
2007年
19期
6-11
,共6页
变形%AR(n)模型%状态向量%卡尔曼滤波模型%预测精度
變形%AR(n)模型%狀態嚮量%卡爾曼濾波模型%預測精度
변형%AR(n)모형%상태향량%잡이만려파모형%예측정도
考虑到对于处于不同位置的变形监测点,由于它们所处的位置不同,各种环境因素对它们的影响及影响程度也不同,作者预置数个AR(n)模型,通过计算比较,选择剩余标准差最小的AR(n)模型作为初选模型,再将初选的AR(n)模型的模型参数看作包含有动态噪声的状态向量,建立卡尔曼滤波模型.实例分析表明,采用这种方法能够提高模型的拟合精度和预测精度.
攷慮到對于處于不同位置的變形鑑測點,由于它們所處的位置不同,各種環境因素對它們的影響及影響程度也不同,作者預置數箇AR(n)模型,通過計算比較,選擇剩餘標準差最小的AR(n)模型作為初選模型,再將初選的AR(n)模型的模型參數看作包含有動態譟聲的狀態嚮量,建立卡爾曼濾波模型.實例分析錶明,採用這種方法能夠提高模型的擬閤精度和預測精度.
고필도대우처우불동위치적변형감측점,유우타문소처적위치불동,각충배경인소대타문적영향급영향정도야불동,작자예치수개AR(n)모형,통과계산비교,선택잉여표준차최소적AR(n)모형작위초선모형,재장초선적AR(n)모형적모형삼수간작포함유동태조성적상태향량,건립잡이만려파모형.실례분석표명,채용저충방법능구제고모형적의합정도화예측정도.
