申意保（湖南省地质调查院，湖南　湘潭　411100）



变形监测回归分析模型的优化改进

申意保（湖南省地质调查院，湖南湘潭411100）

关于数据处理理论和方法的研究对变形监测有着十分重要的意义。变形监测数据处理方法主要分为平差处理和拟合预测两个部分。本文主要针对变形监测的拟合预测部分展开分析和研究。论述了常用的回归分析方法。运用初等函数理论，定义了一种关联度分析方法和关联系数。以此来提高建立模型的效率和质量。也使得到的拟合预测模型精度更高。并用算例进行验证。证明了模型改进的有效性。

变形监测；拟合预测；相关度；步长；初等函数；回归分析

1　引言

城市建设越来越快。高层建筑物和大型工程在施工和运营期间，会产生变形，如果产生变形超过了工程主体的极限和规定的限度，就会危及建筑物安全。因此，我们需要在工程建设与运营过程中，对其进行变形安全监测［1］。变形监测的准确性就显得很重要了。增加变形监测准确性主要包括两部分：在数据采集上，通过研制先进的观测仪器来提高采集数据的质量。在处理数据时，包括平差方法和预报模型，不断寻求新的理论方法和模型［2］。本文主要对数据处理的常用预报模型——“回归分析”进行分析和改进。

2　回归分析模型

回归分析模型是一种传统的数据分析方法，也是最成熟的方法之一。可以建立和单因子的相关关系，也可以同时建立和多因子之间的相关关系。……