边坡位移预测：GM(1,1)-ARMA组合模型分析

"本文探讨了边坡非线性位移的预测方法，主要集中在GM(1,1)-ARMA预测分析的应用。作者徐东升通过结合灰色理论和时间序列分析，提出了一个适合边坡位移预测的GM(1,1)-ARMA组合模型，该模型在预测精度和实时性上表现出优越性。文章首先介绍了边坡滑移的重要性及其对地质灾害的影响，然后分析了边坡位移预测的挑战，包括多种因素的复杂交互和现有预测方法的局限性。接着，文章详细阐述了灰色理论的GM(1,1)模型如何处理不等时距的数据，以及ARMA模型如何处理平稳时间序列。最后，通过工程实例验证了新模型的预测效果，证明其优于单一模型的预测精度。" 边坡位移预测是边坡稳定性评估的关键部分，对于预防地质灾害至关重要。GM(1,1)模型，即灰色模型第一阶一次微分，是一种灰色理论的基础模型，能够从有限的数据中捕捉趋势变化。然而，当面对非平稳时间序列时，GM(1,1)模型的预测能力受限。为了解决这个问题，文章提出了将GM(1,1)模型与ARMA（自回归移动平均）模型相结合，构建了GM(1,1)-ARMA组合模型。ARMA模型擅长处理随机波动较大、具有自相关性的数据，可以弥补GM(1,1)模型的不足。 ARMA模型由AR（自回归）和MA（移动平均）两部分组成，AR部分考虑了过去值对当前值的影响，MA部分则考虑了随机误差项的短期影响。这种组合模型利用了两种方法的优点，既能够捕捉非线性趋势，又能够处理数据的随机性，从而提高预测的准确性。 在实践中，通过对边坡位移的实测数据进行时间序列分析，可以揭示其内在的动态行为模式。通过对这些模式的预测，工程师们可以提前评估边坡的稳定性，制定有效的防护措施。作者通过一个工程实例展示了新模型的实用性，证明了它的高精度和实时性能，这在边坡工程中具有显著的价值。 GM(1,1)-ARMA预测分析为边坡非线性位移提供了更为精确的预测工具，有助于提升边坡工程的安全性和可靠性。随着科技的发展，这种融合多种预测方法的策略有望在未来的边坡稳定性研究中得到更广泛的应用。