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基于Kalman滤波的灰色模型在沉降预测中的研究
摘    要:针对沉降观测数据存在各种扰动,以及GM(1,1)模型的不足,提出卡尔曼滤波GM(1,1)模型,通过卡尔曼滤波去噪后,再利用GM(1,1)模型进行预测。由实验数据可得,改进模型的后验误差比值、小误差概率以及精度等级分别为0.108 0、100%、一级,而原有的3种模型中只有3次指数平滑接近改进模型,但改进模型的后验误差比值更小;从残差看,改进模型的预测残差比原有模型都小,这表明改进模型提高了沉降预测的精度。

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