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基于时间序列ARMA模型的建筑物沉降预测研究
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Abstract:
在我国城市化进程中，高层建筑物越来越多。为了保证建筑物的正常使用寿命和建筑物的安全性，很有必要对建筑物进行长期和系统的监测。本文采用时间序列分析法，利用建筑物观测的15期沉降数据建立ARMA模型，对未来3期的沉降值进行预测，通过与实际值进行对比，从检验效果上看，此模型预测精度高，效果好。
In the process of urbanization in China, there are more and more high-rise buildings. In order to ensure the normal service life of buildings and the safety of buildings, it is necessary to carry out long-term and systematic monitoring of buildings. In this paper, the time series analysis method is used to establish ARMA model based on the settlement data of 15 periods of building observation to predict the settlement value of the next 3 periods. Through the comparison with the actual value, from the perspective of test effect, this model has high prediction accuracy and good effect.
| [1] | 杨小虎, 朱庆伟, 沈宇恒, 李航. 改进灰色时序模型在建筑物变形监测中的应用[J]. 西安科技大学学报, 2020, 40(5): 919-926. |
| [2] | 潘纪顺, 李朋辉, 孙凯旋. 小波神经网络在水库流量预测中的应用[J]. 四川建材, 2020, 46(3): 187-189. |
| [3] | 周晓, 唐宇舟, 刘强. 基于卡尔曼滤波的道路平均速度预测模型研究[J]. 浙江工业大学学报, 2020, 48(4): 392-396. |
| [4] | 刘富强, 邓文彬, 尚海滨, 等. 多元回归分析法在地铁沉降监测中的应用[J]. 地理空间信息, 2019, 17(3): 105-108. |
| [5] | 曹嘉晟, 杨太华. 时间序列分析方法在上海地铁能耗预测中的应用[J]. 能源与环境, 2019 (3): 35-37, 40. |
| [6] | 罗芳琼, 吴春梅. 时间序列分析的理论与应用综述[J]. 柳州师专学报, 2009, 24(3): 113-117. |
| [7] | 董公何, 赵化放. 时间序列分析在建筑物基坑监测中的应用[J]. 测绘与空间地理信息, 2020(10), 191-194. |
| [8] | 陈倜. 时空序列模型在铁路构筑物沉降预测中的应用[J]. 铁道勘察, 2020(4): 37-40. |
| [9] | 李志强. 我国可转债市场弱式有效的实证研究[D]: [硕士学位论文]. 北京: 对外经济贸易大学, 2006. |
| [10] | 杨位钦. 时间序列分析, 顾岚. 时间序列分析与动态数据建模[M]. 北京: 北京工业学院出版社, 1986. |
| [11] | 赵仲荣, 袁树才, 张立群. 建筑物差异沉降的时间序列分析与预报[J]. 工程勘察, 2010, 38(1): 73-76. |
| [12] | 焦明连, 叶秋芹. 基于时序分析的建筑物沉降数据处理[J]. 北京测绘, 2009(1): 15-17+4. |
