分区回归模型在建筑倾斜预测中的应用

随着我国城市化进程加快,高层建筑日益增多,相关建筑倾斜观测显得尤为重要。由于建筑物周边地物紧密、外部结构复杂,常规外部设站的方法往往难以达到监测要求。本文通过建筑物基础沉降规律研究,在平面回归拟合法的基础上建立分区回归模型预测建筑物倾斜状态。实例计算表明,分区回归模型拟合残差在-0.6mm至0.4mm内,更适用于复杂情况下的建筑物倾斜预测。     

高层建筑倾斜变形数据处理

沉降测量是建筑物变形分析的重要手段,本文介绍用线性回归和平面回归方法对建筑物倾斜进行变形分析,对线性回归和平面回归的适用性作了说明,并结合实例说明了在建筑物倾斜变形分析中运用线性回归分析法和平面回归分析法的实用性和可靠性。     

建筑物沉降规律的曲线拟合模型研究

建筑物的沉降监测数据序列具有趋势化的特点,通过对建筑物沉降监测数据序列的统计分析,建立建筑物沉降量趋势项及差异沉降量趋势项的数学模型,计算建筑物沉降量及差异沉降量的即时速率,为建筑物的后期监测精度及监测周期提供设计依据.通过工程实例验证,建筑物沉降量及差异沉降量所采用的双曲线回归模型具有较高的拟合精度和预测能力,可实现对建筑物末来沉降趋势的综合预测预报,为建筑物的运营安全评估提供科学的决策依据.     

高层建筑物沉降观测及双时段数据分析

以咸阳某小区高层建筑物沉降观测数据为例,探求沉降观测的不同时段数据分析与预测的较优方法。应用线性回归模型和灰色系统模型对封顶前和封顶后的沉降观测数据进行了分析和预测,比较两模型在不同时段进行数据分析时的结果,得到在建筑物封顶前沉降观测数据分析时,采用回归模型和灰色系统模型均可,对封顶后的沉降观测数据分析时灰色系统模型则更为适合。     

基于Logistic和Gompertz曲线模型拟合的建筑物沉降分析

重大工程建设一般会有定期的沉降和变形监测,本研究利用具有规律变化的Logistic和Gompertz曲线模型进行拟合,并以某大型发电厂为研究对象,利用近15年的监测数据,建立预测模型并进行精度评估。研究结果表明,若监测数据具有一定程度的稳定性,并对计算时监测数据进行合理取舍,对采取的全区、分区平均值或单一点高度值的检测数据,运用Logistic和Gompertz曲线模型来预测大型建筑物的沉降情况是可行的。     

由橡胶垫连接的液化天然气储存罐沉降变形分析

利用罐体各点沉降数据,建立了回归模型和灰色系统模型,分析了各沉降点变化规律,确定了整个罐体和橡胶垫的变形规律,预测了其不均匀沉降.     

非等间隔灰色GM(1,1)模型在沉降数据分析中的应用

本文用灰色系统理论的非等间隔模型GM(1,1)对西安市朱雀大厦周边建筑物及地表沉降观测数据进行了建模、分析和预测,并且与传统的回归模型拟合结果进行了比较,比较的结果验证了该灰色模型在建筑物及地表沉降变形分析中的实用性、正确性和有效性。     

基于SPSS的高层建筑物沉降预计模型研究

沉降监测工作在高层建筑整个施工过程中很关键, 沉降预计也十分重要。为了更好地预计沉降值, 本文利用SPSS统计与分析软件建立多种曲线模型对实测值进行回归分析, 拟合出不同曲线并分析比较不同模型的精度, 得出最为符合实际情况的预计模型表达式, 并进一步进行分段优化。经分析研究与实例验证, 该模型在一定程度上具有很好的可靠度与可行性, 且分段拟合效果更佳。     

灰线性马尔科夫模型在建筑物变形监测中的应用

针对传统灰色GM(1,1)预测模型在建筑物变形监测预报中的拟合精度较差、预测精度较低和预测时间较短的问题,文中以传统GM(1,1)、线性回归和马尔科夫模型为理论基础,构建了灰线性马尔科夫预测模型,并结合某建筑物变形监测的观测数据,运用新陈代谢的计算模式进行预测。结果表明,灰线性马尔科夫预测模型的拟合精度和预测精度优于单一的灰色GM(1,1)预测模型和线性回归预测模型,灰线性马尔科夫预测模型具有预测精度高、预测时间长和稳定性高的优势。     

基于Matlab的建筑物沉降数据预测模型对比研究

针对建筑物变形监测的数据处理问题,本文基于Matlab提出了几种拟合模型对所得的沉降数据进行分析、预测.本文以某高层建筑物变形监测数据为例,经基准点检查和三点修匀法对原始数据处理以后,通过模型预测分析得出高层建筑物沉降特征与规律.实验结果表明,使用指数函数模型拟合出的实际效果能够更加准确地分析高层建筑物的沉降变形.     

建筑荷载引起漫滩地面沉降数值模拟分析

基于土力学理论,结合数值分析的方法建立长江漫滩典型地质条件下地基土层及其表面的建筑荷载模型,采用ANSYS计算软件对其进行模拟分析,探讨建筑物间距、建筑物规模对建筑物差异沉降的影响,分析相邻建筑物作用下的沉降影响范围变化规律。结果表明,建筑物间距、建筑物规模对建筑物差异沉降会产生不同的影响,相邻建筑物作用下的水平和深度影响范围也有不同的变化规律。     

双曲线模型在沉降监测预报中的应用

将双曲线模型用于高层建筑物沉降监测预报中,给出了双曲线模型公式,并且结合郑州市某建筑沉降观测数据,建立了相应的双曲线预报模型。通过Matlab编程对观测数据进行处理,处理的图像显示双曲线模型与原始观测的数据曲线变化趋势一致,很好的反应了建筑物沉降的变化规律,证明了双曲线模型在高层建筑物沉降预测方面是可行的。     

基于Logistic模型的单点下沉预测应用研究

岩层与地表移动具有一定的规律,由于Knothe时间函数虽然可以预计地表下沉,但在预计中有描述地表下沉速度的不足,并且其函数复杂。研究矿区单点动态下沉过程对于地表建筑物的保护具有重要意义,本文采用Logistic模型拟合下沉曲线,得到了预计方程,结果表明预计精度较高。Logistic模型参数少,函数相对简单,计算结果表明Logistic模型对矿区开采沉陷具有较好的预测精度。该模型对单点的下沉拟合程度高,在采用81期数据的预计模型中,误差平方和SSE为0.0066218,误差均方MSE为0.0000871,接近于0,表明拟合与预计精度较高,最大预计误差为0.0120673 m,对于研究矿区地表下沉规律具有重要意义,有助于了解地表单点下沉全过程,在地表活动剧烈期可对地表建筑加强支护。     

建筑物沉降观测技术方法探讨

随着城市建设的迅猛发展，城市规模越来越大，建筑物越来越高，由此带来的安全隐患越来越大，由于高层建筑一般采用桩基基础，且荷载较大，对高层建筑的内部基础和设备的位置关系有很高的精度要求，其施工安装阶段将给高层建筑本身及周边建筑群体带来复杂的形变影响。为了保障建筑物施工和运营的安全，就必须对其进行沉降观测。本文结合笔者多年的实际工作经验，并结合具体的实例，对高层建筑物沉降原因、沉降观测前的准备工作及沉降观测的实施过程和观测数据的处理方法等进行了论述，最后指出如何通过沉降观测技术准确地反映出高层建筑物的沉降情况。     

回归分析与灰色理论在建筑物沉降变形分析中的应用

沉降监测的数据分析与预计在工程建设中具有决策辅助作用。选择合理的预测模型进行沉降预计,可以提高预计精度。结合工程实例,对焦作市×××项目8号楼进行沉降监测,分别用回归分析模型和灰色理论GM(1,1)模型进行数据处理,从而说明两种模型各自适用的环境条件和优缺点,预计效果令人满意。     

Matlab在多元线性沉降数据处理中的应用

回归分析模型是处理变形监测数据应用最多的模型,但是其含有大的矩阵,解算烦琐,模型方程求解困难。然而,Matlab中包含有归回分析函数工具箱,可以方便地解算出回归系数,用于回归模型的建立,从而将该模型应用到工程中去。本文结合实际,对某高层建筑物的监测数据运用Matlab进行回归分析,得到拟合度很好的回归模型,可为工程的沉降提供预测,保证工程的安全顺利进行。     

高层建筑物沉降变形的灰线性预测

本文以高层建筑物沉降变形预测为主要研究目的,讨论了GM(1,1)方法适用于单一指数增长模型、对预测序列数据异常情况难以准确预测的局限性,利用线性回归适用短期预测的特点,提出了基于GM(1,1)与线性回归组合预测高层建筑物沉降变形的方法;对组合模型预测精度起决定性作用的灰指数v和参数m进行了分析,给出了求解灰指数v和参数m的最优值算法,最后利用组合模型对某高层建筑物沉降变形数据进行了解算,应用结果表明,该方法使预测结果更为可靠、准确。