變形預(yù)測模型及其工程應(yīng)用

第1章 變形監(jiān)測與預(yù)報的相關(guān)理論
1.1 相關(guān)基礎(chǔ)知識
1.1.1 變形監(jiān)測的內(nèi)容
1.1.2 變形模型
1.2 變形監(jiān)測方案設(shè)計
1.2.1 變形監(jiān)測網(wǎng)的布設(shè)
1.2.2 變形監(jiān)測方案的制定準(zhǔn)則
1.2.3 典型變形的準(zhǔn)則分析
1.2.4 選擇不同的監(jiān)測對象應(yīng)考慮的問題
1.3 變形監(jiān)測的基本方法
1.3.1 常規(guī)大地測量方法
1.3.2 攝影測量方法
1.3.3 其他測量方法
第2章 回歸模型
2.1 概述
2.2 單因子回歸模型
2.2.1 線性單因子回歸模型
2.2.2 “ ”函數(shù)模型
2.2.3 非線性單因子回歸模型
2.2.4 單因子組合模型
2.3 多元線性回歸模型
2.4 顧及時間及水位因子的預(yù)測模型
2.5 多因子時變預(yù)測模型
2.6 穩(wěn)健線性回歸模型
2.6.1 穩(wěn)健估計的原理
2.6.2 穩(wěn)健估計的選權(quán)迭代法
2.6.3 常用穩(wěn)健 小二乘估計方法
2.7 再生權(quán) 小二乘線性回歸模型
第3章 灰色模型
3.1 灰色系統(tǒng)理論的基本理論
3.1.1 基本概念
3.1.2 累加生成與累減生成
3.1.3 灰色關(guān)聯(lián)分析
3.2 GM（1,1）模型
3.3 中心逼近式灰色GM（1,1）模型
3.4 基于背景值優(yōu)化及初始條件優(yōu)化的GM（1,1）模型
3.5 加權(quán)GM（1,1）模型
3.6 非等間距GM（1,1）模型
3.7 灰色GM（2,1）模型
3.8 GM（1,N）模型
3.9 多變量灰色模型
3.10 改進(jìn)的灰色線性回歸組合模型
3.11 時變參數(shù)灰色模型
第4章 時間序列分析模型
4.1 隨機(jī)過程
4.2 線性差分方程
4.3 時間序列數(shù)據(jù)的預(yù)處理
4.4 ARMA（n,m）模型的基本概念
4.5 ARMA模型的Box建模方法
4.6 ARMA模型的DDS建模方法