基坑变形的灰色-时序动态预报方法

基坑变形是一个动态的相互依存的过程。在基坑开挖与施工过程中,可用灰色理论GM(1,1)与时间序列AR组合模型预测其变形发展。灰色模型预测发展趋势,时间序列预测其随机部分。根据某时间序列变形观测值分别建立灰色与时间序列预测模型,并随着新数据的加入适时修改模型参数。工程实例研究表明:用组合模型预测变形值,其误差大多数情况下小于5%;在数据较少或变形数据变化较大时,组合模型预测值明显优于单一模型预测值。但在数据较多且变化平稳时,用单一的灰色模型与灰色时间序列组合模型预测误差相差不大。预测步数越多,则预测精度越低。     

深基坑施工时地表沉降预测的时序-投影寻踪回归模型

为了保证施工的正常进行、实现信息化施工,必须对基坑实际监测数据进行分析与预测。现有的趋势时间序列分析方法很难满足实际施工中高度非线性问题的拟合,预测误差较大。基于这点考虑,以天津某工程基坑施工地表沉降观测序列为例,在对原始数据进行分析的基础上,提出既可以考虑趋势时间序列,又具有高度非线性拟合性能的时序-投影寻踪回归模型。首先,通过比较分析几种时间序列方法的逼近误差和预测误差,寻求出一种逼近较好的时间序列预测方法。然后,将预测得到的时间序列和观测数据相结合,采用投影寻踪回归方法拟合。应用结果表明,该模型逼近性能良好,预测误差小,可为深基坑位移沉降的动态预测提供一条较好的途径,对基坑动态设计与信息化施工等方面具有重要的参考价值。     

高路堤沉降变形预测模型研究

以某高等级公路高69 m路堤的沉降资料为研究样本,采用经修正了的非匀速填土和非等步长沉降观测时间的 GM（1,1）灰色理论预测模型进行高路堤工后最终沉降量预测,与等比级数曲线模型预测结果对比,认为这两种预测模型都能很好地预测高路堤工后最终沉降量,且灰色预测模型较等比级数曲线预测模型能更好地反映高路堤不均匀沉降趋势。同时认为考虑了沉降观测时间非等步长性和路堤填土速度不均匀性的灰色预测模型,其预测结果更符合高路堤沉降变形趋势,可进一步的研究、推广和应用。     

基于GM（1，1）的组合灰色模型预测软基沉降

以灰色系统理论为基础,建立了沉降预测的组合灰色模型,对一般灰色模型具有的无限增长特性进行了改进和修正。在求解过程中,采用spline插值函数对现场观测沉降数据进行插值变换生成等时距序列,并对沉降预测模型的初值进行了优化选择,以提高预测精度。运用MATLAB语言编制模型计算程序,通过沉降预测实例及后验差法检验模型精度,表明沉降预测的组合灰色模型预测精度较高,具有较强的适用性。     

基于时间序列与混合核函数SA-SVR的滑坡位移预测模型研究

本文针对阶跃型滑坡变形定量预测困难,提出一种基于时间序列分解与混合核函数SA-SVR的滑坡位移预测模型.首先基于时间序列分解原理,反复使用指数平滑法将滑坡累积位移分解为趋势项位移和周期项位移,使分解后的趋势项位移较平滑且能保证周期项位移的预测精度.同时针对多项式预测容易过拟合造成预测值偏离真实值的问题,采用K-flod...     

考虑路基侧向变形的沉降双线性预测模型

考虑路基侧向变形的影响,提出采用双线性模型预测沉降。预测模型包含时序自回归项、线性回归项和双线性项三部分。为了研究模型参数的时变特性,将沉降预测分为模型参数的预测和在此基础上的沉降预测。采用多层递阶方法计算模型的时变参数,进一步分析参数序列的变化趋势,计算后续时段的参数预测值,并以此进行沉降预测。实例分析表明,双线性动态预测模型能很好地反映路基的沉降特性,具有较高的预测精度和实用价值。     

基于灰色支持向量机残差修正模型的地面沉降量预测

沉降现象在各地区普遍发生,地面沉降量预测越来越受到重视。本文通过结合灰色(GM(1,1))预测模型和支持向量机(SVM)模型各自的优点,建立灰色支持向量机(GM(1,1)-SVM)残差修正模型,在突出时间序列发展趋势影响的同时降低序列中异常值的消极作用。以某高层建筑的18次地面沉降量数据为实例,检验GM(1,1)-SVM模型的预测效果。结果表明:相对单一的GM(1,1)沉降量预测模型,GM(1,1)-SVM模型相对误差小,预测精度高,对地面沉降量预测有一定指导意义。     

短期电力负荷的组合预测方法

电力负荷的影响因素很多,用单一预测模型进行预测时,因自身的局限,使其预测精度和稳定性不高。组合预测可以综合考虑各单一预测模型的结果,提高预测精度和稳定性。在电力预测中常用的指数平滑法、趋势分析法、Box-Jenkins时间序列法以及灰色预测法的单一预测基础上,建立组合预测模型,采用最小二乘法确定组合预测模型权重,并对某水电电力公司的上网负荷进行预测。实例表明,组合预测法能在短期电力预测中改善预测精度,提高预测的稳定性。     

基于LSSVM-ARMA模型的基坑变形时间序列预测

如何准确预测和控制基坑变形是基坑工程的一个难点,提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）和自回归移动平均模型（ARMA）的基坑变形时间序列预测方法。首先,利用小波变换将基坑变形时间序列分解和重构为2个子序列--趋势时间序列和随机时间序列,在该基础上,采用PSO-LSSVM模型与ARMA模型分别预测趋势时间序列与随机时间序列未来值,将2个子序列的预测值求和作为最终预测结果。最后,将该方法应用于昆明某基坑工程的深层水平位移预测,不断地利用前期工况的最新实测数据建模,对后期工况未来变形量进行滚动预测,获得了令人满意的结果。     

抚顺某石油厂区地面沉降成因分析及其预测

在研究抚顺某石油厂区地质环境条件的基础上，分析其地面沉降产生的原因，并基于厂区某地面沉降监测点连续8 a的实际监测数据建立灰色预测模型，该模型预测平均相对误差9.69%,误差较小，可以满足实际工程需要。然后据此模型对厂区未来3 a的地面沉降变形进行预测，预测结果显示该厂区地面沉降仍在持续，但年度沉降值有减小的趋势，该预测结果总体上反映了厂区地面沉降变形的变化规律和发展态势。     

软土路基线性加载沉降曲线的研究

分析了线性加载路基沉降的机理,直接从一维固结度出发,证明了沉降曲线呈S形状。对Gompertz模型、Logistic模型、Weibull模型等3种呈S形状的成长模型进行数学分析。前两种模型虽然使用广泛,但不能反映加载速率和施工方法的影响,反弯点处沉降值与最终沉降相对不变,用它们进行基础全程沉降模拟具有一定的局限性;相对而言,Weibull模型具有较强的适用性。最后对路基沉降模拟提出了建议。     

基于尖点突变理论的软岩弃渣路堤局部稳定性分析

为充分利用现场材料资源,达到节约成本的目的,文章基于筛分试验、击实试验、承载比试验（CBR试验）,分析了软岩弃渣的工程特性;其次,以路基沉降监测为基础,采用尖点突变理论分析路基填筑后的稳定性;再利用粒子群优化极限学习机模型（PSO-ELM）对路基变形进行预测,以评价路基稳定性的发展趋势。研究结果表明:成武高速的软岩弃渣具有较好的级配,且最优含水率条件下的CBR值符合路堤设计要求,说明软岩弃渣作为路基填料的可行性;在现场监测结果中,Ⅰ号监测断面的最大沉降量为71.3 mm,Ⅱ号监测断面的最大沉降量为61.4 mm;在尖点突变理论的整体稳定性分析中,两监测点的突变特征值均大于零,路基处于稳定状态;同时,在分阶段的稳定性分析中,不同阶段的突变特征值也大于零,并随沉降时间的增加,突变特征值具减小趋势,得出路基在不同沉降阶段也处于稳定状态;通过变形预测,得出两监测点均具有较高的预测精度,验证了PSO-ELM模型在路基变形预测中的适用性,并得出路基稳定性的发展趋势趋于稳定,验证了软岩弃渣在路基填筑中具有适用性。     

基于双曲线法的分级填筑路堤沉降预测

在软土地基上修筑路堤多采用分级施工的方法。基于传统双曲线沉降预测法基础上,提出一种软土地基上路堤分级施工情况下沉降预测的新模型,该模型考虑了土体变形的非线性特性和固结性质随荷载的变化,将沉降拟合方程中的待定参数在2个不同荷载级中分别确定。利用有较长预压期的前一级实测沉降,确定与土的固结性质有关的参数,待预测沉降荷载级的最终沉降量由该级较短预压期内实测沉降确定。通过工程实例验证了所建议模型的适用性。     

太湖软土地基沉降特性分析

根据太湖地区某高速公路路基沉降实测资料,通过现场原位取样结合室内试验,分析了太湖冲湖积相软土的压缩特性,总结出软土路基的沉降变化规律,研究了工程地质条件和填土高度对路基沉降的影响,并采用归一化指标得到不同地基处理方式下的沉降估算公式,同时对两种常用全过程路基沉降预测方法进行了比较。结果表明,太湖冲湖积相软土具有较强的结构性;相似地质条件下的路基沉降差异较大,土体结构性是影响路基沉降的重要因素之一;归一化指标分析可得到不同路基处理方式下的简单沉降估算式;常用的全过程沉降量预测方法对于最终沉降量的预测均存在一定的偏差,可综合分析预测结果得到较为准确的预测值。     

基于自适应神经-模糊推理系统的软土路基沉降预测模型

针对目前软基沉降预测中最常用的生长曲线模型以及人工神经网络模型的不足,提出将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)应用于软基沉降预测。ANFIS将专家的模糊推理过程蕴含于神经网络结构中,使神经网络的结点和权值具有明确的物理意义,避免了传统神经网络工作过程的"黑盒"性。同时该系统可以采用最小二乘法和梯度下降法相结合的混合算法,既具有神经网络的自适应性和学习能力,又克服了它的局部极小值等缺点,预测精度也远高于生长曲线模型。最后用工程实例与生长模型和神经网络模型进行了对比,结果表明:ANFIS模型优于这两种模型,特别是在模拟多输入变量、高维数下软基沉降预测问题时有着独特的优势,具有一定的推广应用价值。     

考虑侧向变形的路堤沉降一维法计算修正系数研究

软土路基中三维固结效应以及路堤的应力重分布产生的水平推力,引起的侧向变形是不容忽视的。通过非线性有限元计算,分别给出了一般粘性土和软土的沉降修正系数式子,它们是在路堤高度及路基土体孔隙比之间直接建模的,主要适用于均质或近似均质的路基。实例计算表明：经过修正后,沉降一维计算结果基本上可考虑到土体的侧向变形,且修正后的沉降比较接近实测值,在工程上具有一定的参考价值。     

软土路基大应变黏弹塑性正/反分析沉降预测对比

结合软土变形的大位移、大应变、渗透固结及依时性特点,采用黏弹塑（西原）模型模拟土骨架,建立了分析软土地基的大应变黏弹塑性有限元列式和迭代求解算法,并采用动态“生”“死”单元模拟路堤的施工过程,建立了软土路基双重非线性渗透固结分析模型,研制了相应的大型实用化有限元分析程序LSVEP。分别采用反分析所得参数和室内试验确定参数对路基地表沉降和地基深层沉降进行预测,并将所得结果和现场实测结果进行对比分析,结果表明：所建立的大应变黏弹塑性有限元分析方法正确;计算参数的准确选择对沉降预测精度影响很大;用反分析所得参数进行沉降预测的精度远高于正分析预测,是提高沉降预测精度的有效途径,可供类似工程借鉴。     

软土地区工程性地面沉降预测的非等时距GM(1,1)模型

大规模城市建设诱发的工程性地面沉降已成为上海软土地区地面沉降新的制约因素。本文针对上海地区工程性地面沉降特点,运用灰色理论建立了非等时距GM(1,1)预测模型,并用工程实测数据进行检验,得到令人满意的预测结果。研究结果对预测和控制软土地区由建筑物群引起的地面沉降具有重要意义。     

沉降预测的非等步长灰色时变参数模型

根据灰色系统理论的信息处理原则,在灰色模型中引入时变参数,建立了沉降预测的非等步长灰色时变参数模型。模型充分考虑了预测系统的时变性和灰色性,在求解过程中,引入遗忘因子以修正预测结果,并根据后验方差比C确定遗忘因子λ的最优值,以提高预测精度。沉降预测实例表明：沉降预测的非等步长灰色时变参数模型具有较强的适用性,可降低沉降量的预测误差和提高沉降的预测精度。