基于H-P濾波法、ARIMA和VAR模型的庫(kù)區(qū)滑坡位移綜合預(yù)測(cè)
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【摘要】:受庫(kù)水位漲落及降雨等影響,庫(kù)區(qū)滑坡位移表現(xiàn)出明顯的周期性;谖灰茣r(shí)間序列分析,將滑坡監(jiān)測(cè)位移分解為趨勢(shì)項(xiàng)與周期項(xiàng)之和。趨勢(shì)項(xiàng)反映滑坡變形的長(zhǎng)期趨勢(shì),其主要受滑坡本身地質(zhì)結(jié)構(gòu)等因素影響。周期項(xiàng)反映滑坡變形的波動(dòng)性,其主要受外部因素影響。以三峽庫(kù)區(qū)巫山塔坪滑坡為例,考慮長(zhǎng)江水位與降雨量影響,采用H-P濾波法從滑坡位移中分解出趨勢(shì)項(xiàng)及周期項(xiàng),利用差分自回歸滑動(dòng)平均模型(ARIMA)對(duì)趨勢(shì)項(xiàng)進(jìn)行平穩(wěn)處理并計(jì)算趨勢(shì)項(xiàng)預(yù)測(cè)值,利用向量自回歸模型(VAR)計(jì)算周期項(xiàng)預(yù)測(cè)值。趨勢(shì)項(xiàng)預(yù)測(cè)值與周期項(xiàng)預(yù)測(cè)值之和為滑坡位移預(yù)測(cè)值。與實(shí)際監(jiān)測(cè)值及多種方法分析比較,表明綜合預(yù)測(cè)所得結(jié)果能較好反映滑坡變形的趨勢(shì)性和波動(dòng)性,位移預(yù)測(cè)效果較好。
【作者單位】: 重慶大學(xué)煤礦災(zāi)害動(dòng)力學(xué)與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;重慶大學(xué)土木工程學(xué)院;重慶市地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開(kāi)發(fā)局107地質(zhì)隊(duì);巫山縣地質(zhì)災(zāi)害整治中心;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(No.41472245) 重慶市國(guó)土房管科技計(jì)劃項(xiàng)目(No.CQGT-KJ-2014049) 中央高;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)重大項(xiàng)目(No.106112016CDJZR208804)~~
【分類(lèi)號(hào)】:P642.22
【正文快照】: 1引言我國(guó)是一個(gè)滑坡災(zāi)害極為頻繁的國(guó)家,滑坡分布范圍廣,影響因素多,機(jī)制復(fù)雜,常常給工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及財(cái)產(chǎn)造成巨大損失,甚至危害人民生命健康安全。長(zhǎng)期以來(lái),滑坡的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)都是工程地質(zhì)研究和巖土工程領(lǐng)域的重點(diǎn)研究課題[1]。針對(duì)滑坡預(yù)測(cè)預(yù)報(bào),國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)展了大量研究可分為
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1 付宇涵;;基于ARIMA模型的我國(guó)財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)保費(fèi)收入的預(yù)測(cè)研究[J];統(tǒng)計(jì)教育;2010年10期
2 王永宏;饒繼廣;;基于ARIMA模型自動(dòng)預(yù)測(cè)我國(guó)保險(xiǎn)行業(yè)保費(fèi)收入的應(yīng)用和實(shí)踐[J];軟件產(chǎn)業(yè)與工程;2010年06期
3 陳雪嬌;;我國(guó)消費(fèi)者信心指數(shù)趨勢(shì)分析及預(yù)測(cè)——基于ARIMA模型[J];東方企業(yè)文化;2011年10期
4 安鴻志,高洪業(yè);TWO LIMIT THEOREMS ON ARIMA MODELS[J];Acta Mathematicae Applicatae Sinica(English Series);1988年02期
5 高洪業(yè);IDENTIFICATION AND HYPOTHESIS TESTING ON ARIMA (p, d, q) MODELS[J];Acta Mathematicae Applicatae Sinica(English Series);1989年01期
6 孔朝莉,劉雙,楊啟昌;沈陽(yáng)地區(qū)月平均降雨量的ARIMA時(shí)序建模與預(yù)測(cè)[J];鞍山師范學(xué)院學(xué)報(bào);2003年06期
7 盧建昌,張世英,牛東曉;基于ARIMA的發(fā)電量預(yù)測(cè)方法[J];華北電力大學(xué)學(xué)報(bào);2004年03期
8 陳耀輝,李楚霖;分?jǐn)?shù)階ARIMA模型的參數(shù)估計(jì)與預(yù)測(cè)[J];系統(tǒng)工程;2004年06期
9 石美娟;ARIMA模型在上海市全社會(huì)固定資產(chǎn)投資預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J];統(tǒng)計(jì)教育;2004年03期
10 林恒輝;非農(nóng)業(yè)庫(kù)存投資的ARIMA模型[J];臺(tái)聲.新視角;2005年03期
中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 ;A hybrid ARIMA-ANN model and its Learning Algorithm on Short-term Load Forecasting[A];第二十三屆中國(guó)控制會(huì)議論文集(下冊(cè))[C];2004年
2 王建鋒;高歌;陳立凌;李紅美;張明芝;王艾麗;;ARIMA模型及其在江蘇省衛(wèi)技人員數(shù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[A];中國(guó)現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)研究會(huì)第12屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2005年
3 李君華;王志堅(jiān);張立杰;陳雪;;基于小波理論及ARIMA模型的短期棉花價(jià)格預(yù)測(cè)[A];中國(guó)棉花學(xué)會(huì)2012年年會(huì)暨第八次代表大會(huì)論文匯編[C];2012年
4 陳興榮;;ARIMA模型和GM(1,1)在我國(guó)白銀消費(fèi)需求預(yù)測(cè)應(yīng)用中的比較研究[A];第25屆全國(guó)灰色系統(tǒng)會(huì)議論文集[C];2014年
5 ;Double Trends Time Series Forecasting Using a Combined ARIMA and GMDH Model[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年
6 劉軍;柴洪洲;陳軻;劉先冬;;ARIMA模型預(yù)報(bào)電離層VTEC研究[A];第一屆中國(guó)衛(wèi)星導(dǎo)航學(xué)術(shù)年會(huì)論文集(下)[C];2010年
7 ;Economic Design of Integrating SPC and APC with Quality Constraints[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年
8 任家福;張f ;周宗放;;基于ARIMA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測(cè)模型及應(yīng)用研究[A];第三屆(2008)中國(guó)管理學(xué)年會(huì)——技術(shù)與創(chuàng)新管理分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2008年
9 ;Modeling Chronobiologic Data: An Introduction to Time Series Analysis[A];2004全國(guó)時(shí)間生物醫(yī)學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年
10 ;Traffic Flow Forecasting Based on Fuzzy-Neural[A];第二十六屆中國(guó)控制會(huì)議論文集[C];2007年
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1 ;基于數(shù)量化方法對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)[N];第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào);2009年
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1 梁佳琦;ARIMA模型同MAXENT模型在自然保護(hù)區(qū)內(nèi)口蹄疫疫情風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的應(yīng)用研究[D];東北林業(yè)大學(xué);2015年
2 張海東;基于論壇的熱點(diǎn)話(huà)題識(shí)別與趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究[D];上海師范大學(xué);2015年
3 雍永強(qiáng);基于ARIMA和BPNN的組合預(yù)測(cè)模型在血糖預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D];鄭州大學(xué);2015年
4 張敏;基于ARIMA的組合模型問(wèn)題研究[D];大連海事大學(xué);2015年
5 桂林;退耕還林與生態(tài)環(huán)境改善的關(guān)系研究與分析[D];西安建筑科技大學(xué);2015年
6 錢(qián)麗萍;基于ARIMA模型的兒童醫(yī)院門(mén)診量預(yù)測(cè)研究[D];蘇州大學(xué);2015年
7 于婷;基于ARIMA模型的股價(jià)的研究[D];大連海事大學(xué);2015年
8 程浩;武漢第三產(chǎn)業(yè)總量時(shí)間序列研究[D];華中師范大學(xué);2015年
9 陳天舒;基于ARIMA與GPR組合模型的人民幣匯率預(yù)測(cè)[D];山東大學(xué);2015年
10 袁磊;基于ARIMA-LSSVM混合模型的股指預(yù)測(cè)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年
,本文編號(hào):1280925
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