非等间距WGM-AR模型在基坑周边建筑物沉降预测中的应用

非等间距GM（1,1）模型在不等时间间隔序列的趋势分析和预测方面具有重要作用,在此基础上,提出一种基于非等间距加权GM（1,1）模型和自回归AR（p）模型相结合的非等间距加权灰色自回归模型（非等间距WGM-AR模型）.将基坑周边建筑物沉降监测数据视为具有确定趋势的非等时间序列,对序列进行平滑处理,利用非等间距加权GM（1,1）模型提取该时序中的确定性趋势项,用自回归AR（p）模型分析生成的等间距序列中的随机项,并采用内插法得到沉降监测序列的随机项.将组合模型与非等间距GM（1,1）模型计算结果对比分析,结果表明,组合模型具有更高的预测精度,在基坑周边建筑物沉降预测中具有较高的应用价值.     

非等时距GM(1,1)在变形预报中的应用

本文应用灰色理论建模原理,探讨了非等间距GM(1,1)模型的建模步骤;通过几种不同参数下的建模方式,利用MATLAB编程进行计算比较,着重分析影响非等间距GM(1,1)模型预报精度的因素,并探讨模型的改进方法。结果表明,对于较均匀的非等间距数据,灰色模型具有较高的预报精度。在间距间隔变化较大的情况下,灰色模型进行改进后也能得到比较满意的预报结果。     

建筑物沉降监测中的改进灰色模型

针对传统非等间距GM(1,1)模型在建筑物沉降监测中预测精度不够高的问题,提出了一种新的非等间距GM(1,1)建模方法。此法基于初始条件改进及把灰色微分方程的白化方程中的灰导数用离散形式进行表示的改进相结合、提高非等间距GM(1,1)模型的建模精度。结合桂林市某广场的集商用、住房于一体的高层建筑的沉降变形监测实例,将本模型的沉降预测的结果同文献中另一非等间距GM(1,1)改进方法进行对比分析和检验,充分验证了建筑物沉降变形分析预报中本模型方法的可行性和优越性,对进一步促进非等间距GM(1,1)模型在沉降变形预测中的应用起到了积极的作用。     

非等间距GM(1,1)建模方法对比分析及应用

非等间距GM(1,1)模型为实际工程变形监测中不等间距观测数据的处理提供较好的解决途径。文中以两种非等间距GM(1,1)建模方法为研究对象,通过工程实例的对比分析与实际应用,讨论两种模型的建模差异,给出模型精度与预测评价,提出选择非等间距GM(1,1)建模方法的参考建议。     

基于非等间隔GM(1,1)模型的沉降预测

使用非等间距GM(1,1)模型、基于线性内插和基于神经网络的GM(1,1)模型对某建筑物的沉降观测数据进行分析和预测,并将建模过程在Matlab中用程序语言进行描述。依据预测结果对3种方法的优缺点进行说明,对于实际工程的数据处理方法选取有一定的指导意义。     

工程建筑沉降预测的非等间距灰色建模

介绍了传统灰色GM(1,1)模型建立的基本思路及其精度评定方法,着重探讨了非等间距数列的灰色预测建模问题,给出了详细的建模过程。并结合高层建筑沉降监测实例进行分析,取得了较好效果。     

非等间距GM(1,1)模型背景值优化方法在沉降预测中应用

基于初始条件、背景值等是灰色建模精度和适应性的重要影响因素,本文针对非等间距GM(1,1)模型中的背景值进行了优化改正,提出一种带有适应因子λ的背景值构造方法。根据灰色模型的一次累加生成序列的近指数特征计算了模型发展系数a与适应因子λ。结合实例,与非等时距GM(1,1)的初始条件优化模型对比分析,结果表明经过优化背景值的非等时距GM(1,1)模型有效地提高模拟预测精度,同时也适用于等间距模型,具有较强的适用性。     

改进的灰色模型在建筑物沉降预测中的应用

介绍灰色非等间距GM(1,1)模型的建立及其精度评定方法,着重探讨模型精度的主要影响因素,并从模型背景值的构造以及初值选取两个方面对灰色非等间距GM(1,1)模型进行改进,结合高层建筑沉降监测实例进行预测结果分析,结果表明,改进后的灰色模型具有较高的精度,在沉降预测中具有较高的应用价值。     

基于残差改正的动态非等时距灰色模型及应用

介绍了动态非等时距GM(1,1)模型的建模原理、建模过程以及精度评定方法,阐明了动态非等时距GM(1,1)模型中维度选择、残差改正的问题,结合高层建筑沉降监测实例进行分析,将动态非等时距残差GM(1,1)模型预测结果与实测值进行比较,得出动态非等时距残差GM(1,1)模型在建筑物沉降监测中具有很高预测精度的结论,证明了该方法的可行性与可靠性,适用于高层建筑沉降监测.     

灰色模型在非等步长变形监测数据处理中的应用

常规变形监测数据处理中的GM(1,1)灰色模型是以等时间间隔观测值为原始序列,经一次累加处理,建立生成数列的一阶微分方程,并利用最小二乘求解未知参数的建模方法;但实际监测过程中,因受诸多因素影响,采集到的原始数据多呈现非等间隔分布,引入时间权重思想建立改进的GM(1,1)灰色模型,通过对沉降数据进行建模分析及精度检验,扩大了灰色模型的适用范围,验证了该模型的可靠性和科学性。     

优化非等间距GM(1,1)模型及其在变形监测中的应用

针对非等间距GM(1,1)模型的拟合和预测问题,考虑灰作用量的时变特征,系统地证明了一种优化灰作用量的非等间距GM(1,1)模型,并提出通过粒子群算法选取拟合模型最优的背景值权重参数来构造优化模型的最优背景值。以典型的变形监测数据为算例,构建了非等间距GM(1,1)模型、优化灰作用量的非等间距GM(1,1)模型和优化灰作用量与背景值的非等间距GM(1,1)模型。通过算例的分析与对比,结果表明优化灰作用量的非等间距GM(1,1)模型和优化灰作用量与背景值的非等间距GM(1,1)模型对原始数据的拟合和预测具有较高的精度,优化模型具有可行性和有效性。     

沉降监测数据的非等间距GM(1,1)模型插补应用

科学、准确、及时地分析和预报建筑物的沉降状况,对其施工和运营极为重要,沉降监测的研究成果也是检验设计和施工的重要手段。由于自然环境的多变性、施工现场的复杂性等各种主、客观因素影响,监测数据有时会出现间断,为了分析沉降规律,需要对缺失数据进行插补。考虑到沉降监测非等时间间隔的特点,建立非等间距GM(1,1)模型及优化背景值的GM(1,1)模型,应用于沉降监测缺失资料的插补工作中,取得了较满意的监测间断数据插补值。     

变形监测缺失数据序列灰色建模方法探讨

在测量工作中,由于气候环境、观测方法、观测仪器以及观测人员自身因素等多方面的原因,可能造成观测数据的丢失或者不完全。文中针对这类数据的处理,采用加权平均法和三次样条插值法对缺失数据进行修复,建立GM （1,1）模型,并与非等间隔预测模型进行对比。通过两组仿真数据和两组实测数据验证发现：对于呈指数增长的序列和高增长序列修复之后建模预测精度更高;三次样条插值法数据修复后GM （1,1）建模预测精度较加权平均法预测精度更高;对于低增长序列,直接采用非等间隔建模预测精度更高。     

非等步长GM(1,1)模型及其在大堤沉降监测的应用

针对非等步长数据,传统GM方法是构造等步长序列,生成1-AGO序列,再建立等步长GM(1,1)模型。考虑到变形观测序列非等步长特性,以相邻观测时间间隔为权,直接生成1-WAGO序列,建立非等步长GM(1,1)模型。将GM(1,1)模型应用于堤防工程沉降观测分析与预报,得到了有益的结论。     

K-GM（1，1）模型在岩体变形监测中的应用

传统GM （1,1）模型存在着长期预测效果差、模型精度不高等问题,卡尔曼滤波能够排除建模过程中随机干扰因素,滤波值能够反映更真实的数据情况。为了能更好地提高变形监测的预测精度,基于传统GM （1,1）模型和卡尔曼滤波,提出K‐GM （1,1）模型,利用该模型对岩体变形监测数据进行建模预测,并与传统GM （1,1）模型预测结果进行对比分析,结果表明,K‐GM （1,1）模型具有较高的预测精度,可作为变形监测的一种新方法。     

改进GM(1,1)模型在建筑沉降变形观测中的应用

灰色预测模型GM（1,1）的建模思想是：原始序列（非负序列）经过一次累加生成后,形成一个单调递增数列,新序列中各数据点的连线可以用指数函数y=ae^bx进行拟合。根据这个指数函数可以推导出下一个累加值的预测值（即第一个预测期）,最后通过累减生成将累加序列预测值还原为原始序列预测值。本文通过对原始序列进行指数-幂函数变换,增加了原始序列的光滑度;并在灰参数求取过程中对原始序列赋以权重,利用迭代计算的方法推导出了模型精确背景值;最后通过使预测序列残差平方和最小的方法计算出最优初始条件,进而提出了一个改进后的GM（1,1）模型。利用改进后GM（1,1）模型对某大厦沉降监测数据进行模拟与分析,并对改进前后的模型进行对比与分析,结果表明,改进后模型的各项精度因子相比于传统模型均有所提高,且时间序列越往后的预测值,精度越高。     

基于非等间隔GM(1,1)模型的沉陷监测预报

开采沉陷是我国最重要的地质灾害类型之一,科学、准确地分析和预报沉陷有着重要的意义。灰色系统理论主要研究"小样本、不确定问题",在贫信息、少数据的情况下有其独到的优势。文章以预测地表沉陷量为目的,结合沉陷监测非等时间间隔的特点,以相邻监测时间间隔为权,建立非等间隔GM(1,1)模型。运用该模型与传统GM(1,1)模型分别针对沉陷监测数据进行模拟和预测,对两种模型的对比分析证明了非等间隔GM(1,1)模型的可靠性和优越性。     

基于小波去噪的非等间隔变形监测数据GM(1,1)预测方法研究

在小波去噪和非等间隔GM(1,1)的基础上提出基于小波去噪的非等间隔GM(1,1)组合模型的预测方法,并且通过矿区实测数据模拟实验对三种方法进行对比分析。结果表明,小波去噪的模拟精度高于非等间隔GM(1,1),组合模型的预计精度高于单独使用非等间隔GM(1,1),验证了该方法的实用性和可靠性。     

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。     

基坑变形非等时距灰色预测模型程序设计及应用

根据牛顿插值平均法对非等时距基坑累计位移变化量进行等时距变换,结合灰色系统理论,建立非等时距灰色GM(1,1)模型,并采用VB与MATLAB编程语言对该模型进行编程实现,更加高效、直观、准确地对基坑变形进行了分析预报.结合某工程前数期的实测数据进行建模、分析和预测,取得了良好的效果.