| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·变形监测的内容 | 第10-11页 |
| ·变形监测的目的和意义 | 第11页 |
| ·变形监测经典数据处理方法与研究状况 | 第11-14页 |
| ·组合模型的研究现状及发展 | 第14页 |
| ·问题的提出与本文研究的内容 | 第14-16页 |
| ·问题的提出 | 第14-15页 |
| ·本文研究的内容 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16页 |
| ·本文变形数据序列的选择与数据的来源 | 第16-18页 |
| ·变形数据序列的选择 | 第16-17页 |
| ·本文的数据来源 | 第17-18页 |
| 第二章 时间序列模型理论 | 第18-37页 |
| ·时间序列的基本概念及特点 | 第18-19页 |
| ·时间序列分析 | 第19-20页 |
| ·平稳时间序列分析的基本模型 | 第20-21页 |
| ·自回归模型(AR(n)) | 第20页 |
| ·滑动平均模型(MA(m)) | 第20-21页 |
| ·自回归滑动平均模型(ARMA(n,m)) | 第21页 |
| ·时间序列的建模步骤 | 第21-22页 |
| ·时间序列的平稳性检验 | 第22-23页 |
| ·时间序列的零均值化与平稳化 | 第23-24页 |
| ·ARMA模型的特性 | 第24-28页 |
| ·自相关函数 | 第24-26页 |
| ·偏相关函数 | 第26-28页 |
| ·模型的识别与初步定阶 | 第28页 |
| ·时间序列模型精确定阶 | 第28-29页 |
| ·模型参数估计 | 第29-31页 |
| ·自回归模型(AR(n))的参数估计 | 第29页 |
| ·滑动平均模型(MA(m))的参数的矩估计 | 第29-30页 |
| ·自回归滑动平均模型(ARMA(n,m))模型参数的矩估计 | 第30-31页 |
| ·平稳时间序列模型的检验 | 第31-32页 |
| ·平稳时间序列预测 | 第32-33页 |
| ·条件期望预测 | 第32页 |
| ·模型的改进 | 第32-33页 |
| ·工程实例 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 灰色模型理论 | 第37-50页 |
| ·灰色系统理论的基本概念 | 第37页 |
| ·灰色系统理论模型 | 第37页 |
| ·灰色模型数据 | 第37-38页 |
| ·灰色模型数据长度的选择 | 第37-38页 |
| ·灰色模型数据的生成 | 第38页 |
| ·灰色模型的建立 | 第38-42页 |
| ·灰色微分方程 | 第39页 |
| ·GM(1,1)建模步骤 | 第39-42页 |
| ·GM(1,1)模型的检验 | 第42-44页 |
| ·GM(1,1)模型的改进 | 第44-46页 |
| ·新信息模型 | 第44页 |
| ·新陈代谢模型 | 第44-45页 |
| ·GM(1,1)加权模型 | 第45-46页 |
| ·工程实例分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 组合模型及其在高层建筑沉降预测中的应用 | 第50-69页 |
| ·组合预测模型概述 | 第50-51页 |
| ·子模型的选择 | 第51-52页 |
| ·时间序列分析与灰色系统理论的组合预测模型 | 第52-53页 |
| ·组合模型的建立步骤 | 第53页 |
| ·组合模型的分类 | 第53-54页 |
| ·组合模型的方法 | 第54-58页 |
| ·组合模型预测效果检验 | 第58-59页 |
| ·工程实例分析 | 第59-61页 |
| ·组合模型的MATLAB编程实现 | 第61-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·本文总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 附录A | 第76页 |