马尔可夫残差修正模型的高铁路基变形预测

针对灰色系统模型在变形预测中存在预测结果不理想的问题,给出马尔可夫残差修正模型,首先应用灰色预测模型对未来的沉降变形进行预测,然后用马尔可夫过程对预测结果修正,提高预测精度。应用表明:马尔可夫残差修正模型的预测值与观测数据的拟合结果优于传统灰色系统预测模型以及残差修正模型,其预测精度明显提高,沉降预测值更为可靠,可为工程监测提供科学决策依据。     

改进型果蝇算法优化的灰色神经网络变形预测

针对灰色神经网络权值阈值的不确定性,本文提出改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型。通过添加逃脱系数修改适应度函数,同时引入三维空间搜索的概念扩大了果蝇搜索范围对基本果蝇优化算法进行改进,避免算法陷入早熟收敛的陷阱,加快收敛速度,有效地提高了算法的优化性能。利用改进型果蝇优化算法优化灰色神经网络参数建立预测模型。选用实际工程沉降数据仿真模拟,验证该模型的预测性能,并将预测结果与果蝇优化算法灰色神经网络,粒子群优化灰色神经网络和灰色神经网络进行比较。结果表明改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型预测精度更高,拟合程度更好。     

改进型果蝇算法优化的灰色神经网络变形预测

针对灰色神经网络权值阈值的不确定性,本文提出改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型。通过添加逃脱系数修改适应度函数,同时引入三维空间搜索的概念扩大了果蝇搜索范围对基本果蝇优化算法进行改进,避免算法陷入早熟收敛的陷阱,加快收敛速度,有效地提高了算法的优化性能。利用改进型果蝇优化算法优化灰色神经网络参数建立预测模型。选用实际工程沉降数据仿真模拟,验证该模型的预测性能,并将预测结果与果蝇优化算法灰色神经网络,粒子群优化灰色神经网络和灰色神经网络进行比较。结果表明改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型预测精度更高,拟合程度更好。     

改进型果蝇算法优化的灰色神经网络变形预测

针对灰色神经网络权值阈值的不确定性,本文提出改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型。通过添加逃脱系数修改适应度函数,同时引入三维空间搜索的概念扩大了果蝇搜索范围对基本果蝇优化算法进行改进,避免算法陷入早熟收敛的陷阱,加快收敛速度,有效地提高了算法的优化性能。利用改进型果蝇优化算法优化灰色神经网络参数建立预测模型。选用实际工程沉降数据仿真模拟,验证该模型的预测性能,并将预测结果与果蝇优化算法灰色神经网络,粒子群优化灰色神经网络和灰色神经网络进行比较。结果表明改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型预测精度更高,拟合程度更好。     

基于改进等维信息灰色模型的高铁隧道沉降预测研究

等维信息灰色模型是对传统灰色模型的改进,但其模型背景值仍设定为0.5,为了使模型的预测性能得到提高,本文提出了基于粒子群PSO算法的等维信息灰色模型来优化模型的背景值,以消除灰色模型本身固有的偏差。根据已有的高铁隧道沉降监测数据,对其进行小波去噪处理,再分别建立传统GM(1,1)模型、等维信息GM(1,1)模型和PSO-等维信息GM(1,1)模型进行拟合预测,并与原始数据进行对比。预测结果表明,改进后的等维信息GM(1,1)模型的预测精度更高。     

改进的卡尔曼灰色模型在隧道沉降预测中的应用

为提高地表沉降预测精度,针对灰色预测模型(GM(1,1))易受随机干扰影响致使预测精度不高的问题,建立了基于卡尔曼滤波的灰色理论预测模型。考虑到沉降量受到温度和时间因素影响较大的特点,将地表的沉降看作时间、温度的相关函数来建立卡尔曼滤波模型,并利用迭代滤波理论和LevenbergMarquardt优化滤波,构建改进的卡尔曼滤波模型。改进的卡尔曼滤波模型与灰色模型相结合,应用于地表沉降预测中,并将改进的卡尔曼滤波灰色模型预测结果与卡尔曼滤波灰色模型的预测结果进行对比。实例计算表明,使用改进的卡尔曼滤波对消除检测数据扰动误差后的数据进行灰色模型预测的精度相比于单纯灰色预测的预测精度更高。     

改进的GM-AR组合模型在地铁沉降预测中的应用

灰色预测模型对沉降的整体趋势有很好地预测结果,时序模型针对随机性的数据进行预测,二者结合一定程度上可提高预测的精度。文中通过改进GM-AR模型并将其应用于地铁沉降预测中,同时与灰色预测模型和GM-AR组合模型的预测精度进行对比分析。结果表明,改进后GM-AR模型可以有较好的预测效果。     

小波分析与粒子群算法优化的灰色神经网络模型

针对灰色模型在测量数据波动较大时预测精度下降的缺陷,本文提出了采用小波分析与粒子群算法优化后的BP神经网络对灰色模型进行优化,生成了基于小波分析和粒子群算法优化的灰色神经网络预测模型。并使用青岛市航运中心的沉降观测数据对优化后的灰色模型进行精度验证,证明优化后的模型的预测精度相比于传统的灰色模型与经过小波降噪后的灰色模型,预测精度有了进一步提高。     

改进型果蝇算法优化的灰色神经网络变形预测

针对灰色神经网络权值阈值的不确定性,该文提出改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型。通过添加逃脱系数修改适应度函数,同时引入三维空间搜索的概念扩大了果蝇搜索范围对基本果蝇优化算法进行改进,避免算法陷入早熟收敛的陷阱,加快收敛速度,有效地提高了算法的优化性能。利用改进型果蝇优化算法优化灰色神经网络参数建立预测模型。选用实际工程沉降数据仿真模拟,验证该模型的预测性能,并将预测结果与果蝇优化算法灰色神经网络、粒子群优化灰色神经网络和灰色神经网络进行比较。结果表明,改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型预测精度更高,拟合程度更好。     

改进灰色马尔科夫模型在基坑预测中的研究

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%。     

改进的GM(1,1)模型在公路隧道沉降预测中的应用

根据灰色系统理论,可以将公路隧道的沉降过程看做一个灰色系统。本文对传统的GM(1,1)模型中的初始值、背景值进行改进,得到改进的GM(1,1)模型,并将其应用到公路隧道的沉降预测中。通过实例验证,改进的GM(1,1)模型的模拟和预测精度比传统的GM(1,1)模型有显著提高。     

改进后灰色神经网络及短期基坑沉降预测研究

在短期基坑沉降监测中,由于数据量少且呈非线性变化,沉降模型很难准确建立。灰色GM(1,1)对数据少、趋势性强、波动小的数据有较高的预测精度,但不能模拟复杂的非线性函数;BP神经网络可以对非线性数据进行学习训练,具有自学习、自适应能力;通过将GM(1,1)与BP神经网络组合,并优化网络部分的学习率、权值和阈值等,建立一种改进的灰色神经网络模型,该模型具有对非线性数据自学习、自适应能力和预测精度更高等优点。通过某基坑沉降监测分析,验证改进的灰色神经网络模型预测精度更高,适合短期建模,具有很好的实用性。     

加权多变量灰色模型在变形监测中的应用

在变形监测过程中,监测因子较多,难以对监测因子进行合理的取舍。首先利用灰关联度分析方法,将监测因子根据灰关联度进行关联排序,为合理选择监测因子提供理论依据;然后,利用得到的关联度进行平滑处理,并将其作为权值建立加权多变量灰色模型,推广了传统的多变量灰色模型,提高了预测精度;最后,以南充水库土石坝沉降数据为例,验证了模型的正确性。算例结果表明,加权多变量灰色模型的平均相对误差比传统灰色模型小,模型精度也比传统模型高。     

灰色-小波神经网络支持下对地铁工程沉降变形的预测

变形监测是安全化工程施工和管理的重要内容，贯穿于项目的设计、施工和运行，对监测的沉降数据进行处理，并预测沉降量，提前对工程作出安全预警，有很重要的实际意义。本文基于GM（1，1）灰色模型、小波分析和神经网络结合的相关理论，借助Matlab软件编程，建立了灰色-小波神经网络变形预测网络模型。结合工程实例，将建立的变形预测网络模型应用于累积沉降量观测数据，结果表明组合模型具有很稳定的预测效果，比单独的GM（1，1）灰色模型预测准确度高，且训练样本越多，预测越符合实际情况。     

同时改进背景值和初始条件的一种GM(1,1)预测方法

传统GM(1,1)模型在背景值和初始条件的选取方面存在不足,为了提高灰色GM(1,1)模型的预测精度和拟合精度,本文提出了一种同时改进背景值和初始条件选取的新模型,此模型对以往单独对背景值或初始条件的优化进行了改进,将两个影响条件整合到一起。最后通过实例将该新模型与几种模型的拟合和预测数据比较,显示出了新模型的预测精度高。     

灰色-马尔科夫模型在大坝内部变形预测中的应用

传统的灰色-马尔科夫模型一般都是等时距的。针对样本不能满足等时距的需要,通过一定方法将样本等时距化,用多变量灰色模型MGM(1,n)与马尔科夫转移矩阵相结合对等时距样本进行建模,建立非等时距的灰色-马尔科夫模型。文中结合某大坝内部水平位移实测数据,用此模型进行建模。结果表明,灰色-马尔科夫模型不仅比灰色模型的拟合精度高,而且提高了预测精度。     

新陈代谢GM(1,1)模型在大坝边坡沉降监测中的应用

针对传统GM(1,1)模型存在数据序列的初始值过旧使预测意义减弱的问题,文中采用更新数据序列初始值的新陈代谢GM(1,1)模型对传统模型进行改进;以南方某大坝边坡监测点的沉降位移为例,分别使用两种模型对该监测点沉降位移进行拟合预测并与实际值进行比较。实验证明,新陈代谢GM(1,1)模型精度明显高于传统模型,更接近于真实值。     

多项式分布滞后模型在地面沉降预测中的应用

介绍多项式分布滞后模型(PDL模型)建立过程,针对地面沉降相对于地下水水位变化的滞后作用,建立考虑滞后作用的多项式分布滞后预测模型,应用该模型对某地区地面沉降实测数据进行模拟预测,并评价模型各项指标。实例分析表明,PDL模型应用到地面沉降变形趋势具有预测精度高、拟合效果好的特点,可以有效实现地下水水位变化导致地面滞后性沉降的定量模拟和预测。     

一种北斗卫星钟差短期预报新方法

为提高北斗卫星的定位与授时精度，必须准确计算出卫星钟差数值。本文考虑北斗卫星钟差中随机部分误差的影响，尝试建立北斗卫星钟差拟合推估模型，根据拟合推估两步极小解法解算该模型，在求解协方差函数系数中，依据模型残差拟合多项式系数；并与常用的灰理论模型、拟合推估的正常解法钟差预报模型结果进行比对，算例结果表明了两步极小解法及拟合推估模型在北斗卫星钟差短期预报方面的有效性。     

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。