基于动态参数线性回归模型的路堤沉降预测

administrator · 发表于 2009-12-29 19:30

[align=justify]摘　要：随着观测信息的不断丰富,常规的线性模型的不足逐渐凸现,影响了沉降数据分析的精度.据此,为了克服常规沉降数据处理模型的不足提出了动态参数线性回归模型.该模型要求参与建模的数据个数保持不变,利用新观测的数据取代旧数据,获取新的模型参数,进而建立动态参数线性回归模型进行沉降预测.通过实例验证,动态对数模型预测值平均误差率为5.4%,动态多项式模型预测值平均误差率为2.7%;与其对应的常规模型相比平均预测精度分别提高了6.4和2.1个百分点,动态模型的效益十分明显;从建模精度σ2来看,动态对数模型-σ2=11.5,动态多项式-σ2=2.3,均小于常规模型的-σ2.
关键词：沉降预测;线性回归;动态参数模型
分类号：P258　文献标识码：A
文章编号：1007-9394(2008)01-0012-04

Brief Prediction of Embankment Settlement Based on Dynamic Linear Regression Model

DONG You-di　 WU Bin-jing　 WANG Guang-hui　

作者简介：董友弟(1969～),男,湖北黄冈人,工程师,现主要从事三维地震勘探测量工作.
作者单位：董友弟（中国煤田地质局水文地质局物测队,河北,邯郸,056021）　
　　　　　武斌敬（中国煤田地质局水文地质局物测队,河北,邯郸,056021）　
　　　　　王光辉（中国矿业大学,环境与测绘学院,江苏,徐州,221008）　
参考文献：
[align=justify][1]刘大杰,陶本藻.实用测量数据处理方法[M].北京:测绘出版社,2003.
[2]肖武权,冷伍明.陆地沉降的时间序列动态预测方法[J].铁道工程学报,2004,12(4):52～56.
[3]王新洲,陶本藻,等.高等测量平差[M].北京:测绘出版社,2006.
[4]郝红伟.Matlab6实用教程[M].北京:中国电力出版社,2001.
[5]邹德强,王桂尧.遗传算法在高路堤沉降预测中的应用[J].长沙交通学院学报,2004,20(1):19～24.
[6]张仪萍,王士金,张土乔.沉降预测的多层递阶时间序列模型研究[J].浙江大学学报(工学版),2005,39(7):983～986.
[7]田其煌.基于小波技术的软土路基沉降数据分析方法研究[D].南京:河海大学,2007.