观测数据分析中几种方法的探讨（一）回归-时间序列模型和贝叶斯预测模型

首先，叙述用回归分析与随机时间序列技术的组合方法来处理大坝的监 测数据。通常，回归分析后的残差序列并不满足白噪声假设，这个理论缺陷在一定程度上降 低了监测的可靠性和预测的正确性。为此，采用鲍克斯-詹金斯 方法对残差序列进行再处理。按照上述组合方法求得的计算数据能更好地吻合实测数据，最 终的误差序列能符合白噪声特性，并使拟合和预测的正确程度有了较大改善。然后，利用贝 叶斯动态模型分析监测资料。采用贝叶斯模型时，由于状态参数（相当于回归系数）能及时 调整跟踪，故所得的结果比常规回归分析的结果有更高的精度，计算