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季节性监测序列的分析和预报方法研究

王琪洁  
【摘要】:在变形分析研究方面,人们认识到变形监测只是手段,而科学预报才是目的。然而由于现实中季节因素(如温度、压力、降雨量、荷载等等)的影响,变形体的变形往往存在复杂的季节性波动,这给监测序列的分析和预报带来了一定的难度。针对这一难题,结合形变监测中监测资料季节性波动的特点,本文研究了消除或分离监测资料中季节性波动分量的方法,并依此建立了单点与多点监测资料的分析和预测模型。结合南加州地区的GPS网监测资料、华东某地区的地下水监测资料和某建筑物上测缝计的监测资料,本文详细地比较和验证了上述模型和方法的有效性,为分析和解决这类问题提供了参考和理论依据。 本文取得的主要成果: (1) 将经济学中的“季节指数”法引入测量领域,提出了基于“季节指数”和GM(1,1)的混合建模法,用以分析预测季节性监测序列; (2) 将美国统计局用于商业预测的X-11模型引入测量领域,发展了综合X-11方法和ARIMA模型的建模方法,引入了“非对称滑动平均”方法,以改善X-11-ARIMA模型; (3) 分析了基于标准正态分布(SND)的“去季节性波动”方法,提出了结合SND和GM(1,1)模型建立的SND-GM(1,1)混合模型的方法; (4) 建立了多点季节性分析和预报模型SSCGM(1,m),该模型是单点季节性模型的重要扩展。监测网中各点之间的变形是相互关联的,任一监测点的变形发展都不是孤立的,它要受到其它监测点的影响,同时它也影响着其它点的变形。多点模型考虑了各监测点之间的联系,从建模机制上讲,它是更优越的模型。


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