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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。 相似文献
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时变参数模型在边坡变形分析中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为揭示边坡变形规律,保证边坡安全,采用数学模型对变形监测资料加以分析。边坡变形的时效性明显,为提高灰色模型对边坡不同变形规律的适应性,提高模型的拟合精度和预测能力,对常规的灰色模型进行改进,将常规灰色模型中的常量参数改变为随时间变化的动态参数,由此建立时变参数灰色模型。实例分析结果表明,时变参数模型具有更好的拟合和预测效果,且适应不同变形规律的能力更强。 相似文献
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为及时准确获取对边坡变形信息,本次研究采用基于北斗卫星定位的边坡自动化监测系统,对某边坡工程进行全天候自动化监测作业,并采用有限元软件Abaqus建立边坡模型,采用数值分析方法对边坡变形的敏感度区域进行分级划分,优化监测点布设位置,最好利用灰色系统分析方法对监测数据进行分析研究,分别建立边坡水平方向和竖向变形灰色GM(1,1)预测模型,并采用精度更高的水平方向预测模型对边坡变形趋势进行预测,效果较为理想,更加贴合边坡变形真值,为边坡工程的安全监测提供了可靠有效的解决方案。 相似文献
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变形监测工程是一个复杂的综合系统,各种参数具有很大的不确定性.目前变形的预测分析多采用单一的预测方法,而各种方法都有各自的优缺点和应用范围,有时单一的预测方法对判定工程性质带来了困难.引入了组合预测的思想,在灰色GM(1,1)模型的基础上,构建了灰色+GA+BP神经网络组合模型,探索了时间序列的数据处理和预报问题,通过... 相似文献
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变形模型的分析研究以及变形预测是变形监测的重要内容,常用的方法有回归分析法、时间序列法、灰色理论方法、人工神经网络法以及变形的组合分析方法等,本文就人工神经网络方法从实际应用的角度出发,对工程实例进行了计算分析,得到了相应的变形分析模型并进行了变形的预测,试验结果说明:人工神经网络方法应用于实际工程的监测预测具有一定的实际意义。 相似文献
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灰色预测理论在建筑物沉降中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
简要介绍灰色预测理论,并结合GM(1,1)模型介绍灰色预测在变形监测中的理论方法。以吉林市世纪广场北侧挡水墙为例,分析GM(1,1)模型在变形监测中的精度和可行性,以及特殊情况。 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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《现代测绘》2020,(2)
结构变形是一种广泛存在于地铁结构的工程问题,基于现有变形数据选择合适的预测模型对地铁结构变形的发展趋势进行较为准确预测分析对地铁结构的安全运营及维护具有重要意义,也是地铁结构变形监测工作中的一项重要工作。常见的变形预测方法主要有样条曲线拟合、灰色模型、蚁群算法。本文通过介绍"S"形Logistic曲线性质与经典Logistic模型参数估计方法,并利用基于高斯牛顿法的非线性曲线拟合迭代,获取全局最优参数并结合某地区地铁保护区道床沉降监测工程,探讨分析了Logistic预测模型及其预测精度。研究结果表明,Logistic预测模型计算得到的变形趋势与实际工况吻合,模型预测精度较高,对同类型地铁道床沉降预测具有一定参考价值,可为相关工程项目提供参考。 相似文献
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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。 相似文献
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对某地铁工程沉降数据进行建模预测,可以掌握其变形规律并预测变形趋势.本文将传统非等时距灰色模型引入时距权比系数,按照不同的生成及还原方式构建3种预测模型,并确定最优拟合序列.在此基础上,组合时序模型对残差部分进行处理,建立优化非等时距加权灰色-时序组合模型,结合工程实例进行验证.结果表明,优化非等时距加权灰色-时序组合模型在地铁监测中具有实用性. 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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