基于卡尔曼滤波与指数平滑法融合模型的沉降预测新方法

作     者：于永堂 郑建国 张继文 黄鑫 徐文涛 YU Yong-tang;ZHENG Jian-guo;ZHANG Ji-wen;HUANG Xin;XU Wen-tao

作者机构：机械工业勘察设计研究院有限公司陕西省特殊岩土性质与处理重点试验室陕西西安710043 西安建筑科技大学土木工程学院陕西西安710055 西安交通大学人居环境与建筑工程学院陕西西安710049 

基　　金：国家自然科学基金项目(41790442) 陕西省“三秦学者”创新团队支持计划资助项目(2013KCT-13) 陕西省技术创新引导专项(基金)计划项目(2020CGHJ-002) 

出 版 物：《岩土工程学报》 (Chinese Journal of Geotechnical Engineering)

年 卷 期：2021年第43卷第S01期

页      码：127-131页

摘      要：针对含噪声沉降监测数据波动性大、离散性强,难以直接用于沉降趋势预测和稳定性状态评估,以及传统预测模型参数无法随实测数据更新而可变自适应等问题,提出了基于卡尔曼滤波与指数平滑法融合模型(简称KF-ES融合模型)的沉降预测新方法。该方法的思路是:首先,运用卡尔曼滤波对原始沉降数据进行三次滤波降噪处理;然后,将卡尔曼滤波一次、二次和三次处理值对应替换指数平滑法一次、二次、三次平滑值,卡尔曼滤波增益系数替换三次指数平滑系数;最后,采用替换后的平滑值和平滑系数计算三次指数平滑法的模型参数,建立预测模型并外推预测。实例检验结果表明,KFES融合模型能显著减弱沉降数据中含有的随机噪声干扰,具有自适应性强、预测实时性好等优点,适合短期动态预测。

主 题 词：卡尔曼滤波 指数平滑法 融合模型 沉降预测 

学科分类：08[工学] 0818[工学-交通运输类] 080104[080104] 0815[工学-矿业类] 0813[工学-化工与制药类] 0814[工学-地质类] 0801[工学-力学类] 

核心收录：

D　O　I：10.11779/CJGE2021S1023

馆 藏 号：203104851...