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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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土壤含水量高光谱灰色关联度估测模式 总被引:2,自引:0,他引:2
针对土壤含水量高光谱估测中的不确定性,基于灰色系统理论,建立土壤含水量灰色关联度高光谱估测模式。首先根据光谱特征因子的非时间数据序列特性,利用基于加权距离的灰色关联度计算方法,构建灰色关联度预测模型;然后利用识别残差建立修正模型,提出了具有残差修正的灰色关联度预测模式,并应用于山东省泰安市土壤水含量高光谱估测。结果表明,检验样本的平均相对误差为3.614%,而基于经典的灰色关联模式和线性回归模型的平均相对误差分别为4.762%和6.841%。应用实例说明提出的模式是有效的。 相似文献
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改进灰色马尔科夫模型在基坑预测中的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基坑预测问题关系到工程施工的安全,在施工过程中对基坑进行周密的监测和变性预测分析显得尤为重要。针对传统预测模型存在固有偏差和可靠性低的缺点,采用新陈代谢的原理对无偏灰色加权马尔科夫模型进行改进。该模型先用无偏灰色模型拟合系统的总体变化趋势,然后,对拟合残差进行马尔可夫状态划分,并根据各阶权重对不同步长的转移矩阵进行加权处理,用加权后的无偏灰色马尔科夫模型进行预测。在每一步的预测中,利用新陈代谢的原理不断更新建模所使用的数据。将该模型用于基坑沉降预测,并通过实例进行验证。实验表明:基于新陈代谢的无偏灰色加权马尔科夫模型提高了基坑沉降预测的精度和可靠性,预测精度与未改进模型相比提高了8.54%。 相似文献
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灰色幂模型又称非线性灰色伯努利模型(NGBM(1,1)),是灰色GM(1,1)模型的一种改进模型,具有非线性特征,在拟合和预测非线性特征数据方面具有优势。NGBM(1,1)模型相比于GM(1,1)模型具有更高的预测精度和更广的适用范围,它在经济、农业、气象等方面已有较广应用,但是在变形监测领域的应用还比较少。本文在已有的灰色系统理论的基础之上,将NGBM(1,1)模型应用在测绘领域的变形监测中。先对原始的变形监测数据进行累加、累减、求背景值,并根据原始数据求出最佳幂指数值和灰作用量,然后利用求解出的参数建模拟合已有数据并预测边坡监测的数据。实验结果表明,灰色幂模型NGBM(1,1)的预测精度比传统GM(1,1)模型预测精度更高。 相似文献
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针对监测数据中不可避免的含有随机噪声以及监测时间往往不是等时距的问题,该文提出了一种基于卡尔曼滤波的非等时距加权灰色线性组合方法:首先对原始变形监测数据进行卡尔曼滤波处理,有效剔除随机噪声的影响;然后利用滤波后的数据建立非等时间间隔的加权灰色线性组合模型进行预测;最后进行对比分析。该模型不仅具有线性回归以及GM(1,1)的特点,而且克服了传统GM(1,1)的不足。实验结果表明,基于卡尔曼滤波的非等时距加权灰色线性组合模型不仅可以有效的剔除监测数据中的随机噪声,而且提高了模型精度,具有一定的参考价值。 相似文献
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刘维康 《测绘与空间地理信息》2019,42(4)
针对矿区地表变形数据间断缺失的现象,分析了矿区地表变形数据特点,提出了一种灰色神经网络组合模型对间断数据进行预测。首先,利用非等间距灰色模型计算灰预测平面,再采用BP神经网络模型对预测平面区间进行加权组合,得到最终的预测值。实验表明:灰色神经网络组合模型预测精度高于灰色模型,对矿区地表变形数据处理的适应度更高。 相似文献
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灰色GM(1,1)模型运算简单,但缺点是精度不够;时间序列模型能计算大量的数据,但是运算过程比较复杂。本文以宿迁某基坑为例,对水平位移量进行检测,利用灰色和时间序列组成的新模型,以前几期数据作为原始数据对后几期数据进行预测,得出组合模型的精度比单一的灰色预测模型精度高,组合模型更适合基坑监测。 相似文献
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在变形监测过程中,获取监测资料以后,通过对高层建筑物观测资料进行研究分析,可以掌握地基随时间的沉降规律,预测其下一步的变形趋势,并为可能发生的变形做好必要的准备,减少因非预计沉降带来的损失。灰色模型分析法是一种常用的数据处理及预测分析方法,本文在简单介绍了灰色模型分析法的基础上,利用灰色模型分析法预测了变形监测数据,并得出了有益结论。 相似文献
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灰色关联分析与BP神经网络的概率积分法参数预测 总被引:2,自引:1,他引:1
在综合分析地表沉陷概率积分法参数与地质采矿条件关系的基础上,提出运用灰色关联分析法找出影响概率积分法参数的主要因素,进而利用BP人工神经网络模型预计参数。在对实测数据灰色关联分析后得出:覆岩平均坚固性系数、采厚、倾角、采动程度与各个参数关联程度较高,表土层厚度和采深次之。在此基础上,建立BP人工神经网络模型,并对预计结果与实测数据进行对比分析。结果表明:该方法预计最大相对误差15.78%,最小相对误差1.92%,考虑到个别参数实测值较小,造成相对误差较大,而绝对误差很小,即模型预计效果较好,是一种预计概率积分法参数的有效方法。 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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工程建筑沉降预测的非等间距灰色建模 总被引:24,自引:1,他引:23
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。 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