在建筑工程领域，为了确保建筑物的安全性与稳定性，需要对建筑物在使用过程中可能出现的变形进行监测与分析。建筑沉降监测数据处理是评估建筑物健康状况的重要手段之一，通过对沉降数据的处理分析，可以预测建筑物未来可能的变形趋势，从而为建筑物的安全维护提供科学依据。
建筑沉降监测数据处理的方法包括多种模型，例如时间序列模型、回归模型、灰色理论模型、人工神经网络模型、卡尔曼滤波模型以及小波理论等。每种模型都有其特点与局限性，因此在面对复杂的实际工程情况时，单一模型往往难以满足所有的预测要求。组合模型的概念应运而生，即将不同的单一模型组合起来，以期望能够综合各模型的优势，得到更准确的预测结果。
文章《建筑沉降监测数据处理组合模型研究》提出了一个基于线性回归分析、对数函数回归分析和灰色系统理论分析的组合模型。该组合模型是通过最小二乘准则原理构建的，其目标函数以预测误差的平方和为依据，通过求得加权系数后进行组合预测。这一方法综合了线性回归和对数函数回归的统计特性以及灰色系统理论处理不确定信息的优势，能更准确地对建筑沉降进行预测。
组合预测模型的研究重点在于如何根据不同的预测目的和特点进行分类，以及如何计算加权系数和确定加权系数是否随时间变化。根据组合预测与单项预测的函数关系，可以分为线性组合预测和非线性组合预测。加权系数计算方法又可分为最优组合预测方法和非最优组合预测方法，最优组合预测方法通过构造目标函数并求解约束条件下的极值问题来确定加权系数，而非最优组合预测方法则基于误差方差和权系数成反比的原理。此外，权重系数是否随时间变化也决定了预测模型是采用不变权组合预测方法还是可变权组合预测方法。
通过工程实例，作者证实了组合模型的预测结果相比其他单一模型更为优越，这表明通过科学合理的组合多个预测模型的特性，可以显著提高预测准确性，为建筑物的变形监测与评估提供更为可靠的依据。
文章的研究不仅丰富了建筑沉降监测数据分析的理论与方法，而且具有重要的实践意义，为建筑行业在数据处理与预测方面提供了新的思路和参考。这也展现了大数据和数据处理技术在现代建筑工程领域中的应用潜力，是大数据与专业领域知识结合的典范。
