基于小波变换与卡尔曼滤波结合的GM(1,1)模型在高铁隧道沉降变形分析中的应用

高铁隧道的变形量较小,但受随机噪声的干扰较大,使得监测得到的沉降曲线不能反映实际的沉降情况。鉴于此,文章提出了基于小波变换与卡尔曼滤波相结合的RLG降噪方法,该方法既有小波变换的去相关作用和多分辨分析功能,又有卡尔曼滤波对未知信号的线性无偏最小方差估计的特点。采用GM(1,1)预测模型对降噪后的数据进行分析,得到的结论是:基于小波变换与卡尔曼滤波相结合的GM(1,1)模型的精度较基于卡尔曼滤波的GM(1,1)模型的精度高,可有效地运用于高铁隧道沉降分析中。