根据实测数据建立的形变时间序列预测方式和方法屡见不鲜,通常较常见的有基于统计理论、基于沉降观测时间序列、基于卡尔曼滤波和各神经网络方法等方式,这些仅仅基于单种建模方式的方法往往不能充分地将时间序列里的沉降信息提取提取出来,因此预测的时间序列偏差与方差较大。针对上述问题本文提出利用基于诱导有序集结算子的组合模型的建模方法结合基坑建设时实时观测的沉降数据进行沉降预测,本文针对多种沉降预测方法的结合建模进行了深入的研究,实验表明组合预测方法能够更精确的预测沉降时间序列。
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