多元线性EV模型提升建筑物变形监测预报精度

多元线性EV模型在建筑物监测预报中的应用是一篇由徐景欣和章黎明两位作者合作完成的首发论文，发表于河海大学测绘科学与工程系。该研究聚焦于解决建筑物变形监测数据中的核心问题——如何提高预测精度，尤其是在数据本身具有变化规律和随机干扰的情况下。 建筑物变形监测是确保结构安全的重要环节，传统的监测模型如回归分析、序列分析、小波分析和神经网络虽然在一定程度上取得了成功，但在处理观测数据的误差问题上存在不足。EV（Errors-in-Variables）模型正是针对这一问题应运而生。它突破了传统模型假设观测数据无误差的局限，承认在实际测量中，数据总会受到某种程度的观测误差影响。 多元线性EV模型的构建基于回归分析的基本原理，但它特别考虑了自变量的观测误差。这种模型的优势在于，它能够更准确地捕捉数据的真实趋势，从而提高预测的可靠性。论文详细阐述了模型的建立方法，包括数据处理流程，以及如何通过实际监测数据进行验证，结果显示预测误差控制在±4.6%至±8.5%，表明该模型在建筑物变形预测方面的性能优越。 然而，论文也指出，尽管模型的准确性随着纳入的数据类型增多而提升，但权值的选择也随之变得更为复杂。在实际应用中，沉降观测数据是主要来源，采用等权重方法，但未来可以探索更多元化的数据，如时间序列数据，以进一步增强模型的预测能力。 总结来说，多元线性EV模型为建筑物变形监测提供了新的预测工具，它通过考虑观测误差，提高了预测精度，对于保障建筑物结构安全具有重要意义。该模型的研究成果不仅丰富了变形监测领域的理论，也为实际工程提供了实用的方法论指导。