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采用灰色理论中的GM(1,1)模型,对建筑物的沉降数据进行拟合,并以此模型进行预报。通过实例分析,GM(1,1)模型具有较高的拟合精度以及预报精度,能够准确预报建筑物未来沉降趋势,在确保建筑物安全方面,具有较高的实际指导意义。 相似文献
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在卡尔曼滤波的状态方程中加入GM(1,1)模型形成灰色卡尔曼滤波。分析了该方法在沉降监测数值分析中的预报作用,并探讨了其中GM(1,1)模型数据序列长度的选择。在利用模拟数据进行验证后,认为这种新型的卡尔曼滤波方法的确有所改善。 相似文献
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针对建筑物沉降变形中各监测点相互关联、相互影响的情形,可将灰色系统理论中的GM(1,N)模型引入到建筑物沉降分析中。本文利用灰度关联方法确定相关因子的关联度,建立GM(1,N)模型,并与回归分析、GM(1,1)模型比较。通过工程实例,得出灰关联GM(1,N)模型预测精度明显高于另外两种模型,验证了该模型在进行建筑物沉降分析预测中应用的可行性。 相似文献
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基于灰色模型的诸多优点,作者选用GM(1,1)模型分析和预报形变监测序列。然而直接应用GM(1,1)灰色模型分析和预报具有季节性的监测序列时往往精度不高。因此,作者提出运用基于季节指数的“去季节波动”法与GM(1,1)混合建模,对监测资料进行分析与预报。基于均方差和平均绝对误差两个精度准则,作者对此方法与周期函数拟合模型进行了比较。结果表明,此方法提高了具有季节性波动监测序列的预报精度,且建模方法简便、快捷。 相似文献
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混合GM(1,1)模型预报季节性时间序列精度的方法探讨 总被引:3,自引:0,他引:3
灰色系统已被成功用于工程、经济、物理控制等许多领域。然而在预报具有季节性的时间序列时,直接应用GM(1,1)灰色模型往往精度不高。因为GM(1,1)灰色模型只能反映时间序列的总体变化趋势,不能很好反映其季节性波动变化的具体特征。因此,作者提出运用“滑动平均去季节性波动”与GM(1,1)混合建模的方法预报具有季节特征的时间序列。并以水文地质系统中地下水位预报和安装在混凝土中的测缝计测得的建筑物形变量为一组时间序列,基于均方差、平均绝对误差和平均绝对百分误差三个精度准则,比较了此方法与其它灰色建模法的结果。结果表明,此方法不仅能反映时间序列的总体变化趋势,而且能客观反映其波动变化的具体特征,有效提高了预报精度,减少了建模的复杂度。 相似文献
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针对GM(1,1)模型对随机波动性较大的数据拟合较差、预测精度低的缺点,提出了基于小波去噪的灰色动态模型。首先运用小波滤波消除数据噪声,使数据更具规律性;再利用灰色动态模型预测变形;最后对高层建筑物沉降监测数据的预测值与实测值进行对比分析。结果表明,该模型的预测误差较小、精度较高,适合在变形预测中应用。 相似文献
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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。 相似文献
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加权灰色预测模型及其计算实现 总被引:21,自引:2,他引:21
鉴于GM(1,1)灰色预测模型中背景值取值方法的不足,引入背景值最佳生成系数,得到新的背景值计算式,从而将GM(1,1)预测模型扩展为加权灰色预测模型--PGM(1,1)预测模型;并对PGM(1,1)预测模型中的最佳生成系数p及灰参数的估计计算进行了详细论述,应用迭代法来确定要应的数值。实例表明,此方法的拟合精度和预测效果均优于GM(1,1)模型。 相似文献
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将非等间距数列转化为等间距数列,并建立无偏GM(1,1)模型.通过对非等间距数列的处理,得到适合GM(1,1)建模的等时距数列,并在GM(1,1)模型的基础上,给出非等间距无偏GM(1,1)建模的具体步骤.从理论上证明无偏GM(1,1)能消除GM(1,1)模型的固有偏差,拓宽GM(1,1)的使用范围.最后将模型应用于实际建筑沉降预测中,研究结果表明非等间距无偏(1,1)模型精度高、实用性强. 相似文献
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为了研究提高GM(1,1)模型预测精度的方法,本文首先讨论了GM(1,1)模型对初值的不敏感性和拟合预测序列增长率的恒定性;其次,根据GM(1,1)的性质提出新陈代谢反演预测的方法;最后,通过工程实例对比不同模型的预测精度。结果表明:GM(1,1)反演预测方法具有很高的预测精度,适用于沉降变形预测。 相似文献
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给出了时变参数PGM(1,1)模型的数值解法,比较了其与GM(1,1)、PGM(1,1)模型的预测精度,分析了灰区间作为预测结果的可靠性。 相似文献