基于灰色系统理论的高层建筑变形分析应用研究

简述了灰色系统理论及该理论在高层建筑沉降变形监测分析中的应用思路,详细叙述了灰色模型的建模过程[1].实例中,通过某高层建筑物4个监测点的6期观测数据,完成了模型参数的推导,建立了空间多点灰色预测模型.利用所建立的灰色模型对建筑物形变进行预测模拟,经模拟沉降值和实测数据的对比得出,该模型严密、可靠性好、精度高,该方法可用于建筑物变形的预测模拟.     

高层建筑沉降监测与灰色预测

高层建筑在施工期间,随着主体荷载的增加,必然造成主体不规则下沉。而建筑物的整体稳定性是确保建筑结构稳定的必要条件,其局部不均匀沉降可能导致建筑物发生倾斜。为了确保建筑物的正常施工及安全使用,对高层建筑进行沉降监测和变形趋势预测是非常必要的。因此,本次应用二级水准测量方法定期对某高层建筑进行沉降监测,对监测成果进行了细致分析,并用灰色系统理论对沉降趋势进行了预测。监测和预测结果表明,所建高层建筑沉降规律正常、稳定性良好,从而为类似条件下的高层建筑的安全施工与管理提供了重要参考依据。     

灰色系统理论在建筑物变形分析中的应用

介绍了灰色系统理论的原理以及计算过程,并应用其对建筑物的变形进行定量分析与变形预报,取得较好的效果。     

灰色预测在建筑物沉降变形分析中的应用

本文将灰色系统理论的GM(1,1)模型应用于建筑物沉降变形数据分析,结合南宁市民生广场沉降观测实例,进行沉降预测结果的分析和检验,充分证实了在建筑物沉降变形分析中应用灰色预测方法的可行性。     

EXCEL在GM(1,1)模型沉降数据建模计算中的 应用与实现

介绍了灰色系统的基本原理、建模过程、模型精度等级评定方法,针对高层建筑沉降的特点,运用灰色系统的基本原理,在EXCEL表格中输入相关计算公式,对高层建筑沉降观测数据进行处理计算,建立高层建筑的GM(1,1)模型,并进行沉降预测与精度分析,预测结果与实测结果较吻合,计算过程简单直观,数据处理自动准确,可以轻松实现灰色预测,效率提升且预测结果精度较高,具有一定的实用性。     

基于Matlab的建筑基坑变形灰色系统分析预报与应用

在基坑变形监测领域,将GM（1,1）模型应用于变形量的分析预报较为普遍.根据灰色系统理论,通过设定参数,进行用于基坑变形分析预报的灰色预测模型Matlab程序设计,利用具体工程前数期的实测数据,预测建筑基坑后期累计位移变形量,通过与后期实测数据的对比分析表明,程序运行的准确度较高,能够满足基坑变形预测预报的精度要求.     

灰色系统和分形几何耦合的边坡变形预测模型研究与应用

针对小样本观测数据边坡变形预测,提出一种基于灰色系统理论和分形几何耦合的分形预测模型。该模型利用灰色系统理论来对原来分形模型中的分形维数进行拟合预测,通过对比传统分形模型和预测耦合模型预测结果的准确性和稳定性。结果表明在现有小样本监测数据序列情况下,改进分形模型不仅在预测精度上比传统分形模型高,而且还具有一定的抗波动性能力,边坡变形预测的稳定性也有所提高。     

南京市某高层建筑底板沉降观测的安全性分析

本文通过对南京市某以建筑的沉降观测,根据材料力学理论进行高层建筑底板安全性分析,指出高层建筑安全监测主要是监测地基的变形情况。     

地面干涉雷达在建筑变形监测中的应用

地面干涉雷达是一种基于微波干涉技术的新型雷达,具有高精度、高分辨率的特点。介绍一种地面干涉雷达系统——微变形监测系统(IBIS),该系统采用步进频率-连续波、合成孔径雷达和干涉测量技术,能对地面目标作动态或静态监测。高层建筑的变形监测试验表明,IBIS的精度高,能监测到建筑的微小变形,可真实地反映高层建筑的变形规律。     

GM(1,1)模型在深基坑变形预测中的应用

为研究基坑工程的变形规律,合理预测基坑未来的变形趋势,针对基坑工程变形中存在的各种变形因素复杂、变形大小不确定等情形,采用灰色系统理论建立基坑变形分析模型,结合工程实例,通过GM(1,1)模型群的建立确定最佳预测模型,然后在最佳模型基础上分别建立全数据模型、新信息模型、自动更新三种模型;预测结果表明应用灰色模型进行基坑工程变形分析的可行性和可靠性,为基坑工程的变形分析和安全性诊断提供了可靠的理论依据和科学的分析方法。     

改进灰色人工神经网络模型的超高层建筑变形预测

针对灰色人工神经网络模型初始化权值和阈值的随机性导致易产生误差积累和过拟合的缺陷,该文利用遗传算法的全局优化能力训练灰色人工神经网络模型的权值和阈值,构建了基于遗传算法的灰色人工神经网络超高层建筑物变形预测模型。结合长沙北辰新河A1超高层建筑变形监测实例,用该文所提模型与灰色人工神经网络模型分别进行变形数据的处理分析和预测。实验结果表明,该文提出的模型具有更好的预测精度,预测趋势也更加逼近实际测量结果。     

GM(1,1)模型在建筑物变形预测中的应用

通过对某楼群变形预测的实例,阐述了如何利用现场采集的数据信息,按灰色理论的ＧＭ（１,１）模型建立预测模型,对建筑物变形进行预测预报的方法。     

平稳自回归模型在高层建筑沉降预测中的应用

首先介绍了平稳自回归模型-AR(p)模型,然后将该模型应用到高层建筑沉降预测实例中,通过沉降实测数据与预测数据进行对比分析,其结果均满足精度要求,表明:AR(p)模型在高层建筑的沉降预测中具有很好的适用性。     

小波去噪的灰色动态模型在变形预测中的应用

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。     

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。     

灰色预测用于大坝水平变形预测的研究

针对大坝变形数据处理中使用少数据观测值进行预测的问题，对大坝水平位移值应用灰色预测作了较好的预测，对ＧＭ模型的初始值解算作了全新的研究。经对大量不同的实例数据计算取得了较好的拟合和预测精度，从而表明灰色预测对大坝变形分析是一种适用的数据处理方法     

灰色系统理论用于矿震极值预测的初步研究

研究应用灰色系统理论,结合矿震极值数据,建立GM(1,1)预测模型,在此基础上进一步应用残差修正主模型,由构造出的新模型推测出未来的矿震极值。预测结果有较高的精度,为矿震极值预测提供一种可行性方法。     

基于时间序列分析和灰色理论的建筑物沉降预测模型研究

基于时间序列分析方法建立建筑物沉降预测模型,其中通过二次移动平均法提取出沉降监测序列中的趋势项,并在此基础上采用灰色系统理论动态GM（1,1）模型进行趋势项预测。实际算例结果表明,该模型能够较好地预测沉降变化的发展趋势,并具有较高的预测精度,证明了该预测模型具有一定的可行性和有效性。     

GM-BP 组合预测模型在基坑沉降分析中的应用

为提高变形预测的精度,采用GM(1,1)与BP神经网络组合模型进行预测。灰色GM(1,1)模型使用方便,在样本数据较少的情况下能够取得不错的预测效果,但对预测序列存在规律性波动或突变时的预测能力不强;而神经网络模型建模过程相对复杂,需要较多的训练样本,但对于数据存在规律性波动和突变时有很好的预测能力。组合模型融合两者优点,将其应用于基坑沉降数据预测,结果表明,该模型预测精度优于传统的单一预测模型。