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1. 广东省国土资源测绘院
2. 广东省测绘工程有限公司
纸质出版:2024
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樊海青, 马彦凤. 基于时变参数的灰色模型在变形监测中的应用[J]. 地理空间信息, 2024,22(1):74-77.
樊海青, 马彦凤. 基于时变参数的灰色模型在变形监测中的应用[J]. 2024, 22(1): 74-77.
樊海青, 马彦凤. 基于时变参数的灰色模型在变形监测中的应用[J]. 地理空间信息, 2024,22(1):74-77. DOI:
樊海青, 马彦凤. 基于时变参数的灰色模型在变形监测中的应用[J]. 2024, 22(1): 74-77. DOI:
针对传统灰色GM(1
1)预测模型拟合和预测精度较低的问题,建立了基于时变参数的灰色模型。首先介绍了传统灰色GM(1
1)和二阶GM(2
1)模型的建立过程;然后基于时变参数优化灰作用量的原理,建立了基于时变参数的灰色GM(1
1)模型和GM(2
1)模型;最后以两组矿区地表沉降监测数据为例,利用不同灰色模型方案进行预测对比,并评定了灰色模型的精度。结果表明,基于时变参数的GM(2
1)模型预测精度最高,灰色模型精度检验等级为Ⅱ级,说明该模型更加贴合矿区地表监测数据变形趋势。
优化背景值的非等间距线性时变参数GM(1,1)幂模型在变形监测中的应用[J]. 王炳;李培现;张军;郝登程;孙致明;周守宝.大地测量与地球动力学,2022(08)
建筑沉降监测与组合预测模型研究[J]. 梁珂;李文阳;王宏宇;刘伟东;任秀波.地理空间信息,2022(07)
基于灰色DNGM(1,1)的隧道拱顶沉降预测研究[J]. 贾晶磊;陈月顺;朱念焜.测绘与空间地理信息,2022(07)
基于小波去噪的优化灰色模型在变形监测中的应用[J]. 范飞玲;黄基峻.测绘标准化,2022(02)
基于灰色—小波神经网络模型的建筑物变形预测[J]. 王坤.测绘技术装备,2022(01)
等维新息灰色一、二阶模型在地铁隧道下穿施工监测中的应用[J]. 代祥勇;吕树春.测绘技术装备,2021(03)
分数阶累加的离散GM(2,1)模型与应用[J]. 曾亮;骆世广.重庆师范大学学报(自然科学版),2021(05)
基于GM(1,1)模型的高速铁路沉降分析预测[J]. 杨恒;岳建平;丛康林;周钦坤.地理空间信息,2020(10)
基于GM(1,1)与Verhulst模型的建筑物沉降预测分析[J]. 闫小辉;徐泮林.地理空间信息,2020(09)
基于上凸序列的修正GM(1,1)模型应用[J]. 成枢;周龙飞;王姝力;高秀明.地理空间信息,2020(07)
优化背景值的时变参数GM(1,1)在铁路沉降中的应用[J]. 张振超;张军;袁德宝;杨恒;马生昀.测绘科学,2020(03)
基于改进等维信息灰色模型的高铁隧道沉降预测研究[J]. 刘文生;权文斌.测绘与空间地理信息,2018(06)
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