本文主要研究内容
作者熊迪,吴浩,杨剑,郭世泰（2019）在《回归分析与抗差卡尔曼滤波协同下大型边坡短期变形的预测方法》一文中研究指出：由于边坡滑移影响因素众多,无法建立精确的动力学模型,因此利用传统抗差卡尔曼滤波模型进行边坡短期变形预测十分困难,无法满足大型边坡高精度的预警需求。建立回归分析与抗差卡尔曼滤波协同下大型边坡短期变形预测模型,利用拟合值代替含粗差数据进行滤波预测运算,解决了卡尔曼滤波缺乏对粗差的抗干扰性问题。利用金堆城露天钼矿大型边坡监测数据开展工程案例研究,结果表明2种预测模型都是有效的,但回归分析与抗差卡尔曼滤波协同下大型边坡短期变形预测模型精度和抗差性2个指标都优于传统抗差卡尔曼滤波模型。
Abstract
you yu bian po hua yi ying xiang yin su zhong duo ,mo fa jian li jing que de dong li xue mo xing ,yin ci li yong chuan tong kang cha ka er man lv bo mo xing jin hang bian po duan ji bian xing yu ce shi fen kun nan ,mo fa man zu da xing bian po gao jing du de yu jing xu qiu 。jian li hui gui fen xi yu kang cha ka er man lv bo xie tong xia da xing bian po duan ji bian xing yu ce mo xing ,li yong ni ge zhi dai ti han cu cha shu ju jin hang lv bo yu ce yun suan ,jie jue le ka er man lv bo que fa dui cu cha de kang gan rao xing wen ti 。li yong jin dui cheng lou tian mu kuang da xing bian po jian ce shu ju kai zhan gong cheng an li yan jiu ,jie guo biao ming 2chong yu ce mo xing dou shi you xiao de ,dan hui gui fen xi yu kang cha ka er man lv bo xie tong xia da xing bian po duan ji bian xing yu ce mo xing jing du he kang cha xing 2ge zhi biao dou you yu chuan tong kang cha ka er man lv bo mo xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自金属矿山的熊迪,吴浩,杨剑,郭世泰，发表于刊物金属矿山2019年04期论文，是一篇关于大型边坡论文,变形预测论文,粗差论文,回归分析论文,抗差卡尔曼滤波论文,金属矿山2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自金属矿山2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。