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[1]韩 艳.小波预处理的加权灰色线性回归组合模型及应用[J].工业仪表与自动化装置,2016,(06):18-21.
 HAN Yan.Weighted grey linear regression combined model and its application based on wavelet pretreatment[J].Industrial Instrumentation & Automation,2016,(06):18-21.
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小波预处理的加权灰色线性回归组合模型及应用(PDF)

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2016年06期
页码:
18-21
栏目:
出版日期:
2016-12-15

文章信息/Info

Title:
Weighted grey linear regression combined model and its application based on wavelet pretreatment
文章编号:
1000-0682(2016)06-0000-00
作者:
韩 艳
(兰州石化职业技术学院 信息处理与控制工程系,兰州730060)
Author(s):
HAN Yan
(Information Pprocessing and Control Engineering, Lanzhou Petrochemical College of Vocational Technology, Lanzhou 730060, China)
关键词:
小波预处理灰色模型线性回归加权路基沉降预测
Keywords:
wavelet pretreatment grey model linear regression weight subgrade settlement prediction
分类号:
O231
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
准确预测高速公路路基沉降是有效预防和控制高速公路建设期和建后运营期路基沉降的重要保障。针对路基沉降系统是一个信息不完全的灰色系统,收集到的监测数据通常含有噪声,利用小波消噪函数对样本数据进行预处理,运用灰色预测理论构建灰色模型 GM(1,1)与线性回归的加权组合模型,用于对路基沉降量进行预测。研究表明,模型改善了原灰色预测模型仅能反映指数增长趋势而不能反映线性变化趋势的不足,和单纯灰色模型相比,预测精度更高,预测结果更为可靠,具有一定的实际应用价值,也为路基沉降预测研究提供了新的途径。
Abstract:
-

参考文献/References:

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相似文献/References:

[1]文 晖.基于小波分析的GM(1,1)模型在瓦斯浓度预测分析中的应用[J].工业仪表与自动化装置,2015,(06):63.
 WEN Hui.Application of GM(1,1) model based on wavelet analysis in gas concentration Prediction Analysis[J].Industrial Instrumentation & Automation,2015,(06):63.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2016-06-20
基金项目:兰州市科学技术局计划项目(兰财建发[2015]85号);兰州石化职业技术学院科技资助项目(院发〔2015〕69号);甘肃省科技厅计划项目:石油化工企业应急演练系统( 基金号:1204GKCA004 );甘肃省财政厅专项资金立项资助(甘财教[2013]116号)
作者简介:韩艳(1964),女,辽宁黑山人,硕士,副教授,主要从事计算机应用等方面的研究。
更新日期/Last Update: 1900-01-01