基于概率积分法和Kalman滤波模型的矿区变形预测

为提高矿区预计盆地中心精度,提出了一种数据融合的新方法,即在地表下沉最大值处增设观测点,观测数据用Kalman滤波模型处理后,再融合概率积分预计模型预测的数据,来提高预计精度。将该方法用于矿区变形预计,融合后的数据与实测数据相比,最大相对误差为1.61%,满足该矿区变形监测精度要求。