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变形预测在预报工程险情方面起着关键性的作用,针对施工中需及时、准确地预测变形的问题,本文利用小波变换原理对监测数据进行降噪处理,并采用BP神经网络分析不同训练样本下的预测效果和精度水平。实验结果表明:基于小波消噪后的BP网络模型,以连续的近期观测数据作为训练样本,对下期变形预测精度高,效果好,相对误差很小。因此,小波变换和BP神经网络模型在沉降变形监测工程中能作为预测研究与应用的参考。 相似文献
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变形监测在建筑物施工和运营管理方面是一个至关重要的环节,变形监测的预测模型有很多。选取适当的变形监测预测模型对于预测建筑物的变形尤为重要。本文运用灰色模型GM(1,1)、BP神经网络和曲线拟合中的修正指数曲线对一幢大楼13期的沉降观测数据进行分析。利用前12期沉降观测数据构建预测模型来预测第13期沉降观测的数据,将预测的结果与实际测量的结果进行比较,得出这三种模型预测的精度。结果表明:在这一幢大楼的沉降观测预测中,修正指数曲线法预测的精度要比灰色模型GM(1,1)和BP神经网络预测的精度高。 相似文献
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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. 相似文献
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人工神经网络(ANN)是一个拥有高度非线性映射能力的计算模型,有较强的动态处理能力。在对其进行研究的基础上,利用MATLAB建立BP神经网络的建筑物沉降预测模型,指导建筑物的沉降预警工作。通过将建筑物沉降的实测数据和模型的预测数据进行对比分析,发现两者间的误差相对较小,预测模型能很好地反映建筑物沉降的发展趋势,对于建筑物沉降预警工作有着极其重要的意义。同时,研究结果也证明了BP神经网络预测模型具有较高的精确性和稳定性,可以在类似工程中加以应用。 相似文献
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高层建筑沉降监测与灰色预测 总被引:6,自引:4,他引:2
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。 相似文献
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为了提高单一的BP(Back Propagation)神经网络模型在建筑物基坑沉降数据预测中的精度,本文将奇异谱分析(SSA,Singular Spectrum Analysis)与卡尔曼滤波(KF, Kalman Filter)引入预测模型中,构建基于SSA的KF-BP神经网络预测模型。该组合预测模型首先利用SSA将原始时间序列中的趋势项与周期项提取出来;其次通过KF-BP神经网络模型分别对趋势项与周期项进行预测;最后重构趋势项预测结果与周期项预测结果,得到最终预测结果。将本文提出的基于SSA的组合预测模型应用于建筑物基坑沉降监测数据预测中,结果表明,本文提出的预测模型较BP神经网络模型、KF-BP神经网络模型的整体预测精度更高,预测结果更加稳定。 相似文献
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为探讨变权组合预测模型在沉降预测中的应用,以某大楼实测等时距沉降观测数据为研究对象,根据实测建筑物沉降数据所呈现的规律性,选取Logistic和Gompertz曲线模型对实测沉降数据进行了拟合;求取曲线模型的参数后,建立预测模型并进行预测。在此基础上,利用最小二乘法原理建立变权组合预测模型。根据各模型的预测结果及其计算出的模型精度显示,变权组合预测模型的拟合精度比Logistic和Gompertz曲线的拟合精度高,更适合于作为建筑物的沉降预测模型。 相似文献
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变权组合模型在沉降预测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
为探讨变权组合预测模型在沉降预测中的应用,以某大楼实测等时距沉降观测数据为研究对象,根据实测建筑物沉降数据所呈现的规律性,选取Logistic和Gompertz曲线模型对实测沉降数据进行了拟合;求取曲线模型的参数后,建立预测模型并进行预测.在此基础上,利用最小二乘法原理建立变权组合预测模型.根据各模型的预测结果及其计算出的模型精度显示,变权组合预测模型的拟合精度比Logistic和Gompertz曲线的拟合精度高,更适合于作为建筑物的沉降预测模型. 相似文献
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利用长期观测数据结合预测模型对大坝的形变趋势进行估计评价是大坝结构安全监测的必要内容。本文综合利用EMD和RBF神经网络,研究大坝变形时间序列中非线性周期信号变化的内在规律,使用西龙池L022号站4000期数据作为训练样本,对后续80期数据进行预测,并通过对预测结果与实测变形差值的统计分析评价本文方法的预测水平。结果表明,N、E、U 3个方向的RMSE分别为0.878 6、0.360 4和2.235 mm。与BP进行对比,RBF预测效果更好,受数据精度影响较小,MAE、RMSE较BP分别最高可提高63%、57%,且本文方法计算效率高,泛化能力强。 相似文献
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为了确保建筑物在建设过程中的安全,需要准确掌握建筑物基坑及周边的变形情况。针对建筑物基坑沉降变形预测问题,本文对单一的GM(1.1)模型与BP神经网络模型进行优化并构建组合预测模型。优化组合模型一方面解决了单一预测模型稳定性差、预测精度低的问题,另一方面提高了预测模型的适用性。将本文提出的组合预测模型应用于某在建建筑物基坑沉降变形预测中,结果表明,相较于单一的GM(1.1)模型与BP神经网络模型,本文提出的优化组合预测模型的预测精度与稳定性更高,证明了组合预测模型在建筑物基坑类沉降预测中的可靠性。 相似文献