【摘 要】
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针对传统GM(1,1)模型在预测过程中易受随机扰动的影响导致预测精度降低的问题,采用卡尔曼滤波对原始数据进行滤波降噪,消除测量噪声引起的扰动误差,并通过Simpson公式重新构
【机 构】
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昆明理工大学 建筑工程学院,云南昆明 650500
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针对传统GM(1,1)模型在预测过程中易受随机扰动的影响导致预测精度降低的问题,采用卡尔曼滤波对原始数据进行滤波降噪,消除测量噪声引起的扰动误差,并通过Simpson公式重新构建模型背景值,进一步优化GM(1,1)预测模型.以某预应力混凝土连续刚构桥施工线形控制为背景,建立基于卡尔曼滤波的优化GM(1,1)模型对悬臂施工节段的预拱度进行预测调整,并与传统GM(1,1)模型预测结果进行对比分析.
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