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卡尔曼滤波-AR模型在大坝变形预测中的应用
  • ISSN号：1000-1379
  • 期刊名称：《人民黄河》
  • 时间：0
  • 分类：TV698.2[水利工程—水利水电工程]
  • 作者机构：[1]河海大学水利水电学院,江苏南京210098, [2]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
  • 相关基金：国家自然科学基金重点项目（41323001,51139001）;国家自然科学基金资助项目（51279052）;水文水资源与水利工程科学国家重点实验室研究项目（20145028312）;江苏省“333高层次人才培养工程”科研项目（2016-B1307101）.
作者： 谢荣晖[1], 郑东健[1,2]
关键词： 卡尔曼滤波, AR模型, 大坝, 变形监测, 时间序列
中文摘要：

基于某大坝拱冠梁处坝基2007年5 月至2009年4 月每月的水平位移观测数据,首先用卡尔曼滤波对建模数据进行处理,然后基于处理后的数据建立A R 4 阶模型,利用卡尔曼滤波- A R 模型对2 0 0 7 年9 月至2 0 0 9 年4 月每月的水平位移进行递推预报,并与实测值进行了对比.结果表明：卡尔曼滤波- A R 4 阶预测模型的预测值明显优于一般A R 4 阶预测模型的,更接近于实测值,预测精确度更高,更适用于大坝变形趋势的预测.

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期刊信息
  • 《人民黄河》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中华人民共和国水利部
  • 主办单位:水利部黄河水利委员会
  • 主编：薛松贵
  • 地址：郑州市金水路11号
  • 邮编：450003
  • 邮箱：rmhh2010@163.com
  • 电话：0371-66022409
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-1379
  • 国内统一刊号：ISSN：41-1128/TV
  • 邮发代号:36-146
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊,全国水利系统优秀期刊、河南省优秀期刊,中国期刊方阵双效期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:15119