《表4 三种模型预测结果》
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《灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的应用》
求解传统灰色Verhulst模型的预测值时需先根据已知数据求得参数a、b,再利用式(5)和式(6)计算,即可得到6个预测值。GMV模型求解预测值时,应先确定传统灰色Verhulst模型最后一个拟合值(即1984年11月时的拟合值)所处的状态。根据计算结果可得状态为E3,则其一步、二步、三步状态转移概率分别为max{P(1)3j}=P(1)33,max{P(2)3j}=P(2)33,max{P(3)3j}=P(3)33,说明1984年12月~1985年2月所处的状态分别为E3、E3、E3。根据每个时间点所处的状态找到对应的相对误差区间,然后利用式(12)计算出对应的GMV模型预测位移值,然后利用1984年12月~1985年2月的状态,重新建立状态转移概率矩阵,计算出1985年3月~5月的预测值。在计算GMVD模型的预测值时,需要确定灰色Verhulst动态模型的最后一个拟合值所处的状态,根据计算结果可知该状态为,由此计算出的GMVD模型预测值在表4中列出。可以看出,传统灰色Verhulst模型的预测值与真实数据的偏差最大,GMV模型虽然在一定程度上修正了预测值,但与真实值的偏差仍然较大,而本文提出的GMVD模型的预测值与真实值十分接近。根据三种模型的预测值分别计算其平均相对误差、均方根差比和小误差概率,结果见表5。
图表编号 | XD0069459000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.05.08 |
作者 | 邓洪高、姚鹏远、孙希延、纪元法、严素清 |
绘制单位 | 桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室、卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心、桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室、卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心、桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室、卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心、桂林电子科技大学广西信息科学实验中心、桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室、卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心、桂林电子科技大学广西信息科学实验中心、桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点 |
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