回归-时序模型提升大坝观测数据分析精度

在"观测分析中的回归-时序列模型 (2002年)"这篇论文中，作者探讨了在大坝观测数据分析中的一种创新方法。通常，工程师们会运用回归分析来处理大坝位移数据，这些数据可能受多种物理因素的影响，如水位、温度和时效等。然而，常规的回归分析后得到的残差序列往往并不满足白噪声的要求，这可能影响到后续的数据分析和决策。 为了改进这一问题，论文提出了一种融合回归拟合和随机型时间序列方法的策略。首先，通过回归分析将大坝位移数据与这些物理因素关联起来，从而减少非随机性的影响。接着，对回归分析的残差序列进行进一步的时间序列建模，这里采用了Box-Jenkins法，这是一种经典的统计技术，它包括模型识别、估计参数和诊断检验三个步骤。通过计算自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF），以及利用AIC（Akaike信息准则）来选择最佳模型结构，确保模型的稳定性和有效性。 论文的核心示例展示了这种方法的应用效果。通过这种方法建立的回归-时序模型能够更好地拟合实际观测数据，提高了数据的预测精度。更为重要的是，这种方法使得误差序列更接近于白噪声，这对于确保大坝安全监测的精确性和可靠性至关重要。 关键词“大坝观测数据”、“回归”、“时间序列模型”和“自相关函数”揭示了本文的主要研究内容，而“丁V698.1”作为中图分类号，表明了该研究属于水利工程的范畴。这篇文章提供了一个实用且理论支持的方法，对于大坝安全监控领域的研究人员和实践者来说，具有很高的参考价值。