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更新时间：2024.04.27
对于工程建设者来说,准确进行工程造价预测决定着投标成败以及在工程实施过程中能否盈利的关键。利用同一公司过去几年承建同类工程的资料,建立灰色GM(1,1)模型,同时,采用卡尔曼序贯滤波算法减弱数据序列的随机性。通过实例仿真结果表明,该方法比传统灰色模型具有更好的预测效果,具有使用价值。
为提高地表沉降预测精度,针对灰色预测模型(GM(1,1))易受随机干扰影响致使预测精度不高的问题,建立了基于卡尔曼滤波的灰色理论预测模型。考虑到沉降量受到温度和时间因素影响较大的特点,将地表的沉降看作时间、温度的相关函数来建立卡尔曼滤波模型,并利用迭代滤波理论和LevenbergMarquardt优化滤波,构建改进的卡尔曼滤波模型。改进的卡尔曼滤波模型与灰色模型相结合,应用于地表沉降预测中,并将改进的卡尔曼滤波灰色模型预测结果与卡尔曼滤波灰色模型的预测结果进行对比。实例计算表明,使用改进的卡尔曼滤波对消除检测数据扰动误差后的数据进行灰色模型预测的精度相比于单纯灰色预测的预测精度更高。
专题概述
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