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近年来,非线性时间序列的混沌预测理论被运用到诸多领域,多用于进行预测、算法、统筹规划。本文将混沌预测理论运用到矿区沉降变形预测的工作中,基于矿区地表沉降观测值,组成沉降量变化的时间序列,用以预测以后的沉降值。研究了对沉降观测数据的去噪、定性、后期沉降预测工作,丰富了混沌预测模型的实际应用,提出了数据处理及混沌预测理论改进方法的实现过程。 相似文献
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跨海大桥因船体撞击、移动车辆荷载、河水冲刷等因素的作用,桥墩的沉降变形表现为非线性特征。因此,首先对桥墩的沉降时间序列求取延迟时间τ和嵌入维数m,并采用最大Lyapunov指数证明该时间序列具有混沌特性;然后根据求取的参数建立加权零阶局域预测模型和加权一阶局域预测模型分别对沉降时间序列进行预测。算例结果表明,加权一阶局域预测模型具有较高的预测精度,且混沌局域预测法不适合做长期预测,但可做短期预测。 相似文献
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针对复合地基沉降特点以及高层建筑沉降预测的重要性,本文分析了BP与RBF预测模型的优势,结合实际工程施工及工后沉降预测数据,进行CFG复合地基沉降预测。结果表明,BP与RBF预测结果达到0.1 mm级,RBF在此工程实例中的沉降预测比BP更具有优越性。 相似文献
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混沌理论特征识别是进行混沌时间序列分析和预测的前提。普通的线性数学算法已经无解决基坑变形所遇到的问题,为了研究基坑变形监测数据的非线性复杂问题,采用混沌非线性理论方法,首先求取基坑变形时间序列的延迟时间和嵌入维数,其次对基坑监测数据进行相空间重构,最后对比分析加权一阶局域预测模型以及RBF神经网络混沌预测模型的预测结果,实验表明RBF神经网络混沌预测模型预测精度最高,同时也说明了混沌预测模型更适合短期预测。最终证明了RBF神经网络混沌预测模型应用在基坑变形监测中的可行性与有效性。 相似文献
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高铁路基需严格控制工后不均匀沉降。鉴于高铁路基沉降预测值精度受观测噪声和预测拟合函数的影响,本文提出了基于小波函数去噪,对去噪数据进行灰色Verhulst模型预测的方法,并阐述了高铁路基沉降预测评价方法。通过工程实例对比分析了去噪灰色Verhulst模型、GM(1,1)模型、双曲线模型在沉降数据处理中的拟合精度和预测精度。结果表明:GM(1,1)模型拟合精度高,预测精度低,不适用于长期预测;双曲线法预测精度最低,预测曲线不包含路基饱和发展过程;小波去噪灰色Verhulst模型符合高铁路基沉降规律,预测精度高,可以广泛用于路基沉降预测。 相似文献
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混沌理论支持下的桥梁变形监测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对桥墩的非线性下沉问题,引入了混沌理论。采用改进的C-C算法计算时间序列的时间延迟τ,采用改进的G-P算法计算最佳嵌入维数m,进行相空间重构,并与传统算法对比抗干扰性,计算效率等得到了改善,运用Lvyapunov指数判别该时间序列的混沌特性;最后根据所求参数建立加权一阶局域预计模型和RBF神经网络混沌预计模型,分别对观测数据进行预计分析,将混沌时间预测结果与指数平滑法预测结果进行对比分析。得出混沌时间预测精度高于指数平滑法预测精度,RBF神经网络混沌预计模型的预计精度最高,证明混沌时间序列预计精度可靠,能够实时对桥身变形进行监测,避免灾害的发生。 相似文献
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为了准确掌握矿山开采面上部地表的沉降变化规律,预测沉降发展趋势,提出一种双曲线法与三点法的组合预测模型进行矿区沉降预测的方法。结合矿山沉降观测实例,采用单一的双曲线法、三点法以及两者的组合预测方法对沉降数据进行预测分析,对比其预测精度。结果表明,组合预测模型能够满足矿区沉降预测的精度要求,且预测精度优于单一预测方法。 相似文献