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摘要
为提高综合管廊监控系统的预测预警能力，保证综合管廊的安全运行，对几种常用的预测算法进行分析研究，并通过Python进行结果仿真，最终对预测结果进行对比分析，选择卡尔曼滤波算法作为预测模型的核心算法。为进一步解决卡尔曼滤波算法对于非线性系统逼近能力不足的问题，提出了一种利用BP神经网络修正卡尔曼滤波的模型，实验结果表明，BP神经网络能够有效弥补卡尔曼滤波法在预测过程中存在的偏差问题，其预测模型精度更高，更加接近真实值，方便监控系统对综合管廊内的异常情况进行提前预警，有效预防管廊内的潜在风险和安全隐患。
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