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考虑残差的小波G-Verhulst-ARIMA大坝变形组合预测模型及应用
题目：考虑残差的小波G-Verhulst-ARIMA大坝变形组合预测模型及应用
摘要：大坝变形是大坝安全性评估与监控的重要指标之一，对于及时发现大坝变形趋势、预测变形大小具有重要意义。本文基于小波分析、G-Verhulst模型和ARIMA模型，提出了一种考虑残差的大坝变形组合预测模型，通过实例应用验证了该模型的可行性和有效性。
关键词：大坝变形，小波分析，G-Verhulst模型，ARIMA模型，残差
1.引言
大坝的安全性评估与监控是确保大坝的稳定性和安全性的重要手段。大坝的变形是大坝安全性评估与监控的重要指标之一，及时发现大坝变形趋势、预测变形大小对于维护大坝的安全至关重要。
2.相关研究
在过去的几十年里，关于大坝变形预测的研究已经取得了一些进展。常用的方法包括时间序列分析、回归分析、统计模型等。然而，这些方法往往只能对大坝变形进行简单的预测，预测精度较低。
3.小波分析
小波分析是一种时频分析的方法，其利用小波函数作为基函数对信号进行分析。小波分析能够将信号分解为不同频率的子信号，并且具有良好的局部性质和时间-频率局部化特性。
4.G-Verhulst模型
G-Verhulst模型是一种非线性回归模型，其基于Verhulst模型和Gompertz模型进行改进。该模型能够更好地拟合非线性变化趋势，对于大坝变形预测具有较高的预测精度。
5.ARIMA模型
ARIMA模型是一种常用的时间序列分析模型，其基于自回归、滑动平均和差分的方法，对时间序列进行建模和预测。ARIMA模型能够很好地捕捉时间序列的趋势、季节性和残差。
6.考虑残差的大坝变形组合预测模型
基于小波分析、G-Verhulst模型和ARIMA模型，我们提出了一种考虑残差的大坝变形组合预测模型。首先，利用小波分析将大坝变形信号分解为不同频率的子信号。然后，利用G-Verhulst模型拟合每个子信号的非线性趋势。最后，利用ARIMA模型对残差进行建模和预测。
7.实例应用
我们选取某大坝的变形数据进行实例应用，将该数据进行小波分解并利用G-Verhulst模型进行拟合。然后，利用ARIMA模型对残差进行建模和预测。最后，通过与传统预测模型进行比较，验证了我们提出的模型的可行性和有效性。
8.结论
本文提出了一种考虑残差的大坝变形组合预测模型，并利用实例数据验证了该模型的可行性和有效性。该模型综合利用了小波分析、G-Verhulst模型和ARIMA模型的优势，能够更好地预测大坝变形的趋势和大小，对于大坝的安全性评估与监控具有重要意义。
参考文献：
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