指数平滑与曲线拟合模型在沉降监测中的应用

通过分析建筑物沉降监测数据的特点,采用了指数平滑和曲线拟合模型对建筑物沉降监测数据进行处理,实现了两种数据处理模型的建模过程,并用于建筑物沉降量的实际预测,验证了模型的可行性。     

非等间距WGM-AR模型在基坑周边建筑物沉降预测中的应用

非等间距GM（1,1）模型在不等时间间隔序列的趋势分析和预测方面具有重要作用,在此基础上,提出一种基于非等间距加权GM（1,1）模型和自回归AR（p）模型相结合的非等间距加权灰色自回归模型（非等间距WGM-AR模型）.将基坑周边建筑物沉降监测数据视为具有确定趋势的非等时间序列,对序列进行平滑处理,利用非等间距加权GM（1,1）模型提取该时序中的确定性趋势项,用自回归AR（p）模型分析生成的等间距序列中的随机项,并采用内插法得到沉降监测序列的随机项.将组合模型与非等间距GM（1,1）模型计算结果对比分析,结果表明,组合模型具有更高的预测精度,在基坑周边建筑物沉降预测中具有较高的应用价值.     

基坑水平变形预测技术

介绍用指数平滑模型与时序分析方法对基坑的水平变形预测技术,并随着新数据的加入适时修改平滑系数预测变形值。工程实例研究表明:该方法与单独指数平滑模型相比可使预测值与实际位移值之间的误差更小,与曲线拟合技术相比更加稳定。     

基于蚁群-BP神经网络的基坑变形预测

由于神经网络具有较好的自组织和自适应特点,已被广泛应用于基坑变形预测领域.但神经网络中节点的权值最优化难以处理.为进一步提高BP神经网络性能,实现准确、快速预测基坑变形的目的,可将蚁群算法作为BP神经网络的学习算法,建立一种新的蚁群神经网络预测模型.实例表明,基于蚁群—BP神经网络的基坑变形预测方法与传统的BP神经网络预测方法相比,具有较强的自适应能力,取得了较好的效果.     

非负变权组合预测模型在建筑物沉降预测中的应用

为了克服建筑物变形预测中单一模型预测精度差、不稳定的问题,本文融合了适应性强、互补性好的自回归滑动模型、灰色模型和三次指数平滑法三种模型,基于误差平方和最小准则,采用滚动时间域的方式构建了非负变权组合预测模型。工程应用表明:非负变权组合预测模型的预测精度、可靠性优于三种单一预测模型、方差倒数组合预测模型以及等权组合预测模型。研究成果对建筑物沉降预测具有较好的参考价值。     

一种顾及修正新陈代谢电路式组合模型在基坑变形监测中的应用

针对基坑沉降监测数据处理过程中,动态组合模型越来越多地被应用到监测数据预测工作中的情形,本文按照组合方式的不同,提出类似并联式电路组合模型,并基于最小二乘法定权法进行新陈代谢周期改进,提出顾及修正新陈代谢的最小二乘法,以此提高模型精度。通过实际工程应用：顾及修正新陈代谢最小二乘法组合模型在拟合和预测精度均有所提高,结果可靠,在实际工程监测数据预测分析中具有可行性。     

基于CEEMD和LSTM方法的深基坑沉降变形预测

为了提升长短时记忆(LSTM)神经网络对深基坑沉降监测数据的预测效果，本文提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)、样本熵以及LSTM神经网络的组合基坑沉降预测模型。该组合沉降模型实现基坑沉降变形预测的关键步骤为：首先，使用CEEMD分解算法将基坑沉降序列分解为若干个本征模态函数(IMF);其次，重组相同特征的IMF分量；最后，使用LSTM神经网络预测重组后分量并叠加预测结果。使用某实测基坑数据进行实验，结果显示，本文提出组合预测模型预测结果的均方根误差、平均绝对误差以及平均绝对百分比误差较对比模型均更小，表明本文提出组合预测模型的预测精度更高，具有较好的非线性序列预测效果，为基坑沉降预测提供了一种新方法。     

组合预测模型在基坑变形监测中的应用

现今常见的变形监测数据处理方法有GM(1,1)模型、BP神经网络模型和径向基神经网络模型(RBF),本文分别采用GM(1,1)模型和RBF网络模型对基坑结构的水平位移量进行预测,并且采用基于方差倒数法的组合模型对上述两种单一模型预测值进行组合,以达到改善预测精度的效果。实验结果表明,组合模型的预测精度和可靠性优于单一模型,说明了该模型的可行性。     

基于趋势性分析模型的地铁基坑变形预测研究

以时间序列分析方法的趋势性分析为基础,构建了基坑变形预测的移动平均法预测模型和指数平滑法预测模型;以实际工程监测数据为基础,进行基坑变形预测;并结合尖点突变理论分析基坑的安全稳定性,验证了预测模型的准确性和可靠性。实例检验结果表明,两种预测模型因其参数选择的不同,预测结果略有差异,但均具有较高的预测精度,选择合适的参数即可得到较好的预测效果。当n=1时,移动平均法预测模型的预测精度最高;当a=0.7时,指数平滑法预测模型的预测精度最高,能较好地反映基坑的实际变形情况。尖点突变理论的拟合度达到0.988 9,验证了预测模型的准确性和可靠性,可作为类似工程建设时的参考依据。     

基于灰色模型和指数平滑法的地面沉降预测

提出了在灰色模型GM(1,1)和三次指数平滑法基础上的组合预测方法。地面沉降是一种渐变性地质灾害,可以预测其发展趋势。文章结合灰色系统理论预测模型及指数平滑法预测模型的特点,提出了在灰GM(1,1)和三次指数平滑法的基础上采用加权组合预测地面沉降预测的方法。