基于時間序列分析的隧道傳感器數(shù)據(jù)預測研究.pdf

1、近年來，隨著我國公路路網(wǎng)建設進入高速發(fā)展時期，越來越多的高速公路隧道在我國多山地區(qū)投入使用。隧道監(jiān)控系統(tǒng)采集到越來越多的隧道內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)由于未受到足夠的重視而被大量閑置。本文嘗試從混沌時間序列預測和時間序列相似性查找兩個方面對隧道內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)進行研究，以對隧道污染物的未來變化趨勢進行預測。
　　首先，簡要介紹了時間序列預測的基本概念、分類以及預測模型，接著著重介紹混沌理論相關(guān)概念和混沌識別方法，并且將混沌理論應用于隧道內(nèi)

2、環(huán)境數(shù)據(jù)分析。
　　然后，針對隧道內(nèi)環(huán)境參數(shù)時間序列具有混沌特性的特點，提出了一種基于經(jīng)驗模式分解和Volterra級數(shù)模型的混沌時間序列預測算法，對隧道煙霧濃度數(shù)據(jù)集和公共數(shù)據(jù)集進行了預測，并且與傳統(tǒng)的時間序列預測算法進行了比較。實驗表明，本文提出的新方法能夠有效預測隧道內(nèi)污染物的未來變化趨勢。
　　最后，針對已知時間序列分段線性表示法的不足，改進了一種基于特征點的分段線性表示法。該方法將數(shù)據(jù)分為極值點和普通點給予區(qū)分對待