《表1 沉降观测数据Tab.1 Settlement Observation Data》

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《不确定性平差算法在沉降灰色模型中的应用》

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本文研究的观测数据为某一建筑物中两个监测点各20期的沉降数据，如表1所示。选取其中前13期数据建立灰色GM（1，1）模型，分别采用一般最小二乘平差（LS）、整体最小二乘平差（TLS）以及带不确定性的平差（ULS）（其中α、β的选取，根据对同一观测点前后两次的观测高差不超过±0.5mm，认为前一次数据是可靠的规定，确定每期观测沉降量的不确定度为0.5，于是有‖ΔB‖2≤α=2.0，‖ΔL‖2≤β=2.0） 计算灰色GM（1，1）模型中的参数a，u。并预测后7期沉降量，将预测值与实测值对比，分析带不确定性的平差算法（ULS）在沉降GM（1，1）模型中的作用以及与最小二乘平差（LS）和整体最小二乘平差（TLS）相比的优势。