摘要
详细论述了时间序列分析中的平稳性分析、模型识别、模型评价和模型预测的过程,建立自回归滑动平均求和(ARIMA)模型对2016年6月29日-2017年10月4日共计461 d的边坡监测数据进行时间序列分析和预测。结果显示:利用ARIMA模型对边坡观测数据进行时间序列分析具有可行性,并能取得较好的效果,研究成果可为工程施工和防灾减灾提供技术参考。
In this paper, the process of stability analysis, model recognition,model evaluation and model prediction in time series analysis is discussed in details.The ARIMA model is established to analyze and forecast the 461 days slope monitoring data from June 29,2016 to October 4,2017.The analysis shows that it is feasible to use ARIMA model to analyze the time series of slope observation data and can get a reliable results.The study provides a reference for engineering construction and disaster prevention and mitigation.
作者
胡波
谭涵
HU Bo;TAN Han(Chongqing Survey Institute,Chongqing 400000,China)
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2019年第6期112-116,共5页
Bulletin of Surveying and Mapping
基金
重庆市社会事业与民生保障科技创新专项(cstc2017shms-zdyfX0057)
作者简介
胡波(1987—),男,博士,高级工程师,主要从事精密工程测量及信息化、变形数据处理与分析等研究工作。E-mail:hubo@cqkcy.com.
