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非等间距WGM-AR模型在基坑周边建筑物沉降预测中的应用
随着城市化进程的加快，高层建筑和基础设施的建设日新月异，所带来的基坑周边建筑物沉降问题日益突出。长期以来，基坑周边建筑物沉降的预测一直是土木工程学中的重要研究领域。为了准确地预测和评估基坑挖掘对周边建筑物的影响，不同的预测模型得到了广泛应用。其中，非等间距WGM-AR模型作为一种新型的预测模型受到了研究者们的广泛关注。
非等间距WGM-AR模型是在传统的Wishart广义线性模型基础上发展而来的。该模型采用马尔科夫框架，将时间序列的非异同性考虑进来。与传统的等间距AR模型相比，非等间距WGM-AR模型更加符合时间序列的特点，具有更好的适应性和预测精度。
在基坑周边建筑物沉降预测中，非等间距WGM-AR模型可以被应用在以下几个方面：
1.数据预处理
基于时间序列的非等间距WGM-AR模型需要准备的数据包括一个或多个连续的时间序列观测值。在基坑周边建筑物沉降预测中，观测值通常是通过测量和监测建筑物的地表沉降得到的。这些观测值可能是不等间距的，需要进行预处理，使其成为等间距的观测序列。这一步骤的目的是为了确保模型输入的数据具有相同的时间间隔，以利于模型的建立和预测。
2.模型的建立
基于时间序列的非等间距WGM-AR模型可以通过将建筑物的地表沉降数据转化为一个额外的解释变量，建立模型来进行预测。该模型可以使用多个非等间距的时间序列作为输入，建立一个包含多个解释变量的模型。可以使用回归分析、因子分析等统计方法来确定模型的最优拟合参数。
3.模型的应用
基于非等间距WGM-AR模型的建筑物沉降预测可以通过多种方式进行。一种常见的方法是使用滚动预测来处理时间序列数据。这种方法可以在每一个时间步骤重新训练模型，并使用最新的数据点进行预测。另外一种方法是使用基于时间序列的建模方法，如卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器等算法来进行预测。
总的来说，非等间距WGM-AR模型是一种有效的建筑物沉降预测模型。该模型将时间序列的非异同性考虑进来，能够更加准确地预测建筑物的地表沉降，为基坑周边建筑物的安全提供保障。