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灰色GM(1,1)模型运算简单,但缺点是精度不够;时间序列模型能计算大量的数据,但是运算过程比较复杂。本文以宿迁某基坑为例,对水平位移量进行检测,利用灰色和时间序列组成的新模型,以前几期数据作为原始数据对后几期数据进行预测,得出组合模型的精度比单一的灰色预测模型精度高,组合模型更适合基坑监测。 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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改进灰色马尔科夫模型在基坑预测中的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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%。 相似文献
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鉴于深基坑变形监测中观测数据相互关联影响,结合地下管线与桩体位移等形变数据,将多元线性回归模型与灰色模型GM(1,N)应用于深基坑形变数据预测。本文根据深基坑监测基础数据进行多种形变数据的规律性分析;应用两种分析模型预测了五种基坑形变数据,将预测结果与实测值进行对比分析。结果表明,基坑监测设计合理,开挖期间形变不大、较稳定;比较两种模型,随时间生成动态参数的GM(1,N)模型具有更小的残差,能较好地预测基坑变形规律,可以用于相关项目的实施与数据分析。 相似文献
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为提高GM(1,1)模型在危岩体变形位移分析中的预测精度,本文提出一种背景值重构和初始条件修正的灰色双重优化模型。该模型采用积分的形式重构了一个表达简洁、计算简单、适应性强的背景值计算公式,根据新信息优先原理将x(1)(n)作为灰色模型的初始条件,将双重优化后的GM(1,1)模型应用于长江链子崖危岩体变形位移预测,并与传统模型和单一优化模型的预测结果进行比较,发现双重优化的GM(1,1)模型预测结果更接近于实际,是危岩体变形预测的一种有效方法。 相似文献
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为提高变形预测的精度,采用GM(1,1)与BP神经网络组合模型进行预测。灰色GM(1,1)模型使用方便,在样本数据较少的情况下能够取得不错的预测效果,但对预测序列存在规律性波动或突变时的预测能力不强;而神经网络模型建模过程相对复杂,需要较多的训练样本,但对于数据存在规律性波动和突变时有很好的预测能力。组合模型融合两者优点,将其应用于基坑沉降数据预测,结果表明,该模型预测精度优于传统的单一预测模型。 相似文献
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针对建筑基坑围墙及基坑边坡在建筑物施工过程中发生水平位移和沉降造成安全隐患问题,设计了一种基坑围墙位移监测系统,利用测点定时采集北斗卫星导航系统 (BDS)观测数据,在服务器上结合参考站数据顺序对各个监测点位移监测数据进行处理,最后用休哈特均值控制图,当测点位移量超过阈值时系统发出告警,测点每60 min给出一组测量值,准静态实际测试结果表明:系统能够实现基坑围墙测点东(E)方向为5 mm;北(N)方向为4 mm;天顶(U)方向为9 mm的监测水平. 相似文献
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王晓颖 《测绘与空间地理信息》2017,(3)
BP神经网络模型是一种经典的预测模型,被广泛应用于变形分析预测的各个领域。本文采用一定方法以进一步改进BP神经网络模型,并通过灰色Verhulst-BP模型分析软基处理地基的实例数据,结合Matlab语言,编程比较分析预测及实测的数据,得出结果证明改进灰色Verhulst-BP模型的分析预测精度较高,比较适合于建筑地基变形的预测分析。 相似文献
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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。 相似文献
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应用ARMA模型对地铁车站基坑监测数据进行预测分析。在参考利用已有的ARMA模型算法进行预报分析的基础上,联合最小二乘原理对模型算法进行改进,结合基坑工程算例,验证了新模型算法的可行性、有效性及稳定性。说明改进之后的新模型算法较老模型算法提高了预测精度且提升了运算效率。 相似文献
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为了提高深基坑开挖过程中实时沉降监测预测的可靠性与准确性,保障基坑施工和周边环境安全,针对深基坑开挖过程中周围底层移动、施工、环境因素及实际观测过程中原始数据存在较多噪声对原始沉降数据产生一定影响等诸多问题。本文考虑使用卡尔曼滤波理论对沉降数据进行去噪预处理,并建立离散灰度模型,通过该模型对沉降数据进行分析及预测。通过实验数据分析处理,验证模型预测精度有了一定的提高,且具有一定的参考价值。 相似文献
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通过对郑州市轨道交通1号线和2号线一期20个车站基坑的变形监测资料进行统计分析,以基坑深度为依据,分别研究了不同风险等级基坑的地表沉降、桩(墙)顶水平位移和桩(墙)体水平位移情况;明确了各监测项目的实测值分布形态,并给出了实测数据的数理统计结果;分析了桩(墙)体水平位移最大值出现的位置,明确了基坑深度对最大值位置的影响,并着重对该地区基坑工程的变形规律进行了分析研究。研究成果可指导后续郑州地区基坑工程变形控制工作的开展,也可为类似地区基坑工程建设提供借鉴。 相似文献