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基于IOWHA算子的路基沉降加权组合预测方法研究
随着公路的不断建设以及交通运输的不断发展，公路的安全性和可靠性变得越来越重要。其中，路基沉降是公路长期使用过程中不可避免的问题，它不仅会对行车安全造成影响，还会给道路使用寿命带来威胁。因此，预测路基沉降趋势并及时进行维修和加固，是保证公路安全性和可靠性的必要措施。
目前，路基沉降预测方法主要包括时间序列方法、人工神经网络方法、回归分析方法等。本文将介绍基于IOWHA算子的路基沉降加权组合预测方法。
一、IOWHA算子介绍
IOWHA算子全称为ImprovedOrderedWeightedAveraging，它属于一种自适应加权平均算法。其核心思想是对加权因子进行自适应调整，从而更好的反映历史数据对未来数据的影响。在路基沉降预测中，采用IOWHA算子能够有效的提高预测精度。
二、路基沉降预测加权组合模型
在IOWHA算子的基础上，本文提出了一种路基沉降预测加权组合模型。具体步骤如下：
步骤一：选取预测因子
我们将路基沉降视为连续的时间序列，常用的预测因子包括历史沉降数据、气象因素、交通流量等。在选取预测因子时，需要考虑其对路基沉降趋势的影响程度。
步骤二：构建初步预测模型
根据选取的预测因子，采用常见的时间序列分析方法或回归分析方法建立初步预测模型。在这一步骤中，对于不同的预测因子，可以采用不同的方法进行建模。
步骤三：计算预测误差
通过对初步预测模型的实际应用，可以得到预测误差序列。预测误差反映了初步预测模型的不足，是进行进一步改进的基础。
步骤四：构建加权组合模型
在本文提出的路基沉降预测加权组合模型中，采用IOWHA算子对初步预测模型进行自适应加权平均。具体地说，对于每一个预测周期，通过分析历史数据和当前数据的差异情况，确定不同预测因子所占的权值。然后，对初步预测模型进行加权平均，得到加权组合模型的预测结果。
三、实例分析
采用本文提出的路基沉降预测加权组合模型，对某条公路的路基沉降进行预测。预测因子包括历史路基沉降数据、当前交通流量数据和气象因素数据。通过对初步模型的实际应用，得到预测误差序列。然后，采用IOWHA算子对初步预测模型进行自适应加权平均，在不同时期确定不同预测因子所占的权值。最终，根据加权组合模型得到路基沉降的预测结果。
经过实验分析，本文提出的路基沉降预测加权组合模型具有很高的预测精度。其中，自适应加权平均方法能够更好地反映历史数据对未来数据的影响，从而提高预测精度。
总之，本文介绍了一种基于IOWHA算子的路基沉降加权组合预测方法。采用该方法可以有效提高预测精度，为公路管理部门提供科学决策支持。