张利
- 作品数：2 被引量：30H指数：2
- 供职机构：浙江大学建筑工程学院水工结构与水环境研究所更多>>
- 相关领域：水利工程更多>>
- 观测数据分析中几种方法的探讨 (一)回归—时间序列模型和贝叶斯预测模型被引量：12
- 2003年
- 首先 ,叙述用回归分析与随机时间序列技术的组合方法来处理大坝的监测数据。通常 ,回归分析后的残差序列并不满足白噪声假设 ,这个理论缺陷在一定程度上降低了监测的可靠性和预测的正确性。为此 ,采用鲍克斯—詹金斯方法对残差序列进行再处理。按照上述组合方法求得的计算数据能更好地吻合实测数据 ,最终的误差序列能符合白噪声特性 ,并使拟合和预测的正确程度有了较大改善。然后 ,利用贝叶斯动态模型分析监测资料。采用贝叶斯模型时 ,由于状态参数 (相当于回归系数 )能及时调整跟踪 ,故所得的结果比常规回归分析的结果有更高的精度 。
- 汪树玉刘国华刘立军张利
- 关键词：水工建筑物大坝
- 观测分析中的回归-时序列模型被引量：22
- 2002年
- 大坝观测数据经常规回归分析后的残差序列一般并非为白噪声 .考虑将回归拟合与随机型时间序列方法结合 ,先对大坝位移数据按水位、温度、时效等物理因素作回归分析 ,再对回归残差作时序列建模处理 .实例采用Box- Jenkins法和由自相关、偏自相关函数及 AIC准则进行模型识别 ,建立时序列模型 .应用示例的计算表明 ,这样获得的回归 -时序列模型能很好拟合实测数据 ,提高精度 ,误差序列也符合白噪声要求 .
- 张利李富强汪树玉刘国华
- 关键词：大坝观测数据自相关函数
