基于TESAOC的ARIMA-BP组合模型在混凝土坝变形预测中的应用
【摘要】 针对基于最优加权法的ARIMA-BP组合预测模型在对混凝土坝位移变形进行预测时模型权重固定、时效性不强的缺点，引入时效函数自适应优化方法（TESAOC），挖掘监测样本的时效特征，从而实现单一模型权系数随时间的动态变化;利用移动算术平均法筛选出最佳计算样本，减小数据突变等因素带来的不利影响，同时对预测偏差落在不同范围内的时间序列权重进行模糊补偿处理，控制其对组合预测结果的影响，最终建立基于TESAOC的ARIMA-BP组合预测模型.实例分析表明，该组合模型的预测效果在精度和时效性方面均优于最优加权法，更符合工程实际情况，有更好的应用前景.
