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标题: 基于时间序列模型和扩展卡尔曼滤波算法的结构响应预测 [打印本页]
作者: 雩风三日    时间: 2021-1-27 16:43
标题: 基于时间序列模型和扩展卡尔曼滤波算法的结构响应预测
基于时间序列模型和扩展卡尔曼滤波算法的结构响应预测: X: Q) d, |, s1 j. x# O7 |

: G) P1 b9 {7 c) o% |9 H    基于上海中心大厦实测加速度幅值数据，探讨差分自回归滑动平均(ARIMA)模型和扩展卡尔曼滤波((EKF)预测方程在实测信号预测方面的应用，提出了ARIMA-EKF预测方法:先建立ARIMA模型，由该模型的预测方程推导出卡尔曼滤波的状态方程和测量方程，建立EKF预测方程实现信号的预测。本文提出的ARIMA-EKF预测方法有效地提升了ARIMA模型的预测精度，对于实时加速度幅值的变化趋势能够进行有效的预测。$ N1 ~; ~2 U- q2 }1 X

  l, V, Q, y7 k# z. t4 b关键词:差分自回归滑动平均模型;扩展卡尔曼滤波;结构响应预测: G! b# ~% p% M- j
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基于时间序列模型和扩展卡尔曼滤波算法的结构响应预测_徐洪俊.caj

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