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基于ARIMA改进的实时动态滑坡预测模型

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针对应急救援环境下,滑坡实时动态位移测量存在数据波动范围广、噪声大、模态混叠等问题,提出了一种基于CEEMDAN-Kmeans-ARIMA的组合预测模型.首先基于自适应噪声完备集合的经验模态分解算法,将添加PPP定位偏差噪声的斋藤模型信号分解为多个本征模态函数,并且根据K-means聚类算法将物理意义相近的本征模态函数进行聚类重构;然后针对多个聚类重构分量,构建最优的差分自回归移动平均预测模型;最后将聚类重构分量的预测值进行叠加,得到组合模型的预测值.实验结果表明,组合模型的MAPE指标相对于ARIMA单模型提高了 2.16％,解决了ARIMA预测模型存在的突变量不敏感、剩余滑坡预测时间不准等问题.在救援环境下,采用所提出的模型对实时动态滑坡进行预警预测具有一定的工程应用价值.

冯文杰、王习东、叶永

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滑坡 集合自适应噪声经验模态分解 聚类 时序数据预测 模态混叠 PPP

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2021YFC3001903

2024

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.02.002

信息技术与信息化
山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29
ISSN：1672-9528
年,卷(期)：2024.(2)
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