GM-ARIMA模型在大坝安全监测中的应用

摘要：

针对大坝安全监测的小样本数据既有一定趋势性又有一定波动性的特点,本文把灰色模型和时间序列模型结合起来运用在大坝安全监测中.首先利用灰色模型进行拟合和预测,然后对灰色残差序列建立ARIMA模型,对残差进行预测,最后将两者结合起来即可得到预测值.以小湾拱坝坝顶某测点的径向位移为例,建立GM-ARIMA进行拟合和预测,并与实测值比较.计算结果表明,与GM模型相比,GM-ARIMA模型的精度高,预测值更接近于实测值.

关键词： 大坝 安全监测 差分自回归滑动平均模型 灰色模型

作者: 冯龙龙 李星 李晓晨 李岩

作者单位: 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京,210098;河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,江苏南京,210098;河海大学水利水电学院,江苏南京210098 河海大学水利水电学院,江苏南京210098

会议类型: 国内会议

会议名称: 2013年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会

会议地点: 江苏扬州

会议语种:中文

页码: 321-325

在线出版日期: 2016-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）