基于長自回歸殘差法的時序分析在大壩變形監測與預報中的應用
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發布時間：2014-02-25
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| 【中文關鍵詞】 | 時間序列分析 最小二乘估計法 長自回歸模型 殘差法 |
| 【摘要】 | 本文主要研究了時間序列分析在大壩變形監測與預報中的應用。突出分析了ARMA模型的優點，分別利用最小二乘估計法和長自回歸模型殘差法進行壩體形變的分析和預報。 |
| 【部分正文預覽】 | 攔河筑壩，興修水庫給人類帶來了巨大的綜合經濟效益，但如果水庫失事或潰決會給人類生命財產帶來嚴重的損害。法國67 m高的馬爾巴塞拱壩1959年垮壩；意大利262m高的瓦依昂拱壩1963年因庫岸大滑坡導致涌浪翻壩且水庫淤滿失效；以及我國板橋和石漫灘兩座土壩1975年洪水漫壩失事等。面對潰壩等給人類生存所構成的巨大威脅，人們認識到變形監測只是手段，而通過變形分析進行科學預報才是目的。除了根據地質條件、力學條件以及應用變形幾何分析法獲得變形量作定性的解釋和預報外，越來越多的測量學者開始致力于定量的解釋和描述。 時序分析方法所研究的是一系列隨時間變化而又相關聯的動態數據序列，通過對數據進行分析，找出反映事物隨時間的變化規律，從而對數據的變化趨勢做出正確的分析和預報。本文基于時間序列的特性，討論了時間序列模型的建立、參數估計等以及時間序列分析在變形分析中的實用性及有效性，并將長自回歸模型計算殘差法用于ARMA模型建立，對實際數據進行分析和預測。 |
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