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基于EMD-ARIMA模型的边坡位移分析与预测 下载：12 浏览：147

王江荣 刘硕 靳存程 刘静芳 《工程与技术研究》 2020年10期

摘要:
针对波动性大、规律性差且含噪声的高速公路边坡位移监测时间序列,提出了一种基于经验模态分解技术(EMD)和自回归移动平均(ARIMA)相结合的预测算法,基本思想为"数据分解-数据预测-数据合成"。通过对重庆奉云高速公路247 d边坡位移监测数据的预测和分析,表明EMD-ARIMA具有较高的精度,好于单一ARIMA模型,可为工程建设及防灾减灾提供技术指导。
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