本发明涉及工况预测技术领域,提供一种基于卡尔曼滤波和时间序列分析的地铁工况趋势预测方法,主要包括卡尔曼滤波算法以及时间序列分析法,进一步包括因地质、地下水、本身载荷及临近基坑施工的影响,影响地铁轨道及围岩数值分析算法;本发明采用卡尔曼滤波对观测数据进行处理,剔除随机扰动误差的影响,得到更接近真实情况的数据。在这些更真实的数据基础上,方便迅速的建立时间顺序分析模型进行异常工况发展趋势的预测,可以得到准确可信的预测结果;通过持续不断的采集数据,校正数据,更新预测模型,可以得到更加准确可靠的最新的预测结果,为及时进行决策提供依据。
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