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大坝监测资料的时变Kalman预测模型

李子阳 郭丽 顾冲时

李子阳, 郭丽, 顾冲时. 大坝监测资料的时变Kalman预测模型[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(8): 991-995.
引用本文: 李子阳, 郭丽, 顾冲时. 大坝监测资料的时变Kalman预测模型[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(8): 991-995.
LI Ziyang, GUO Li, GU Chongshi. A Time-varying Kalman Model for Dam Monitoring Data Prediction[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(8): 991-995.
Citation: LI Ziyang, GUO Li, GU Chongshi. A Time-varying Kalman Model for Dam Monitoring Data Prediction[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(8): 991-995.

大坝监测资料的时变Kalman预测模型

基金项目: 国家科技支撑计划资助项目(2006BAC14B03,2008BAB29B06);国家自然科学基金资助项目(50809025);中国水电工程顾问集团公司科技资助项目(CHC-KJ-2007-02)
详细信息
    作者简介:

    李子阳,博士生,主要从事大坝安全监控研究。

  • 中图分类号: P228.41

A Time-varying Kalman Model for Dam Monitoring Data Prediction

Funds: 国家科技支撑计划资助项目(2006BAC14B03,2008BAB29B06);国家自然科学基金资助项目(50809025);中国水电工程顾问集团公司科技资助项目(CHC-KJ-2007-02)
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出版历程
  • 收稿日期:  2010-06-19
  • 修回日期:  2010-06-19
  • 刊出日期:  2010-08-05

大坝监测资料的时变Kalman预测模型

    基金项目:  国家科技支撑计划资助项目(2006BAC14B03,2008BAB29B06);国家自然科学基金资助项目(50809025);中国水电工程顾问集团公司科技资助项目(CHC-KJ-2007-02)
    作者简介:

    李子阳,博士生,主要从事大坝安全监控研究。

  • 中图分类号: P228.41

摘要: 基于对大坝监测资料预测模型时变性的要求,在模型LS参数求解过程中引入遗忘因子,提出了能够实现模型参数实时更新的IWRLS算法。在此基础上,为使预测模型体现物理含义的同时实现滤波操作,在Kalman滤波方程组中融入统计模型、ARMA等多种方法,由此建立了考虑白色观测噪声的时变Kalman预测模型。实例分析表明,时变Kalman模型拟合及预测精度均优于传统统计模型,为大坝监测资料的预测分析提供了新思路。

English Abstract

李子阳, 郭丽, 顾冲时. 大坝监测资料的时变Kalman预测模型[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(8): 991-995.
引用本文: 李子阳, 郭丽, 顾冲时. 大坝监测资料的时变Kalman预测模型[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(8): 991-995.
LI Ziyang, GUO Li, GU Chongshi. A Time-varying Kalman Model for Dam Monitoring Data Prediction[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(8): 991-995.
Citation: LI Ziyang, GUO Li, GU Chongshi. A Time-varying Kalman Model for Dam Monitoring Data Prediction[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(8): 991-995.

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