灰色自回归模型的建筑物沉降预测探讨

在建筑物施工及运营期间,掌握建筑物变形规律并及时预测其变形趋势在保障建筑物的安全使用方面发挥着重要作用。由于单一的灰色GM(1,1)模型预测精度不高,本文提出了一种预测模型——灰色自回归组合模型,该模型结合了灰色GM(1,1)模型和自回归模型的优点。为验证该模型预测精度优于灰色GM(1,1)模型,本文通过某工程实例中的2个变形观测点的观测数据进行建模,结果表明,组合模型的预测精度高于单一灰色GM(1,1)模型。     

灰色自回归模型的建筑物沉降预测探讨

在建筑物施工及运营期间,掌握建筑物变形规律并及时预测其变形趋势在保障建筑物的安全使用方面发挥着重要作用。由于单一的灰色GM(1,1)模型预测精度不高,本文提出了一种预测模型——灰色自回归组合模型,该模型结合了灰色GM(1,1)模型和自回归模型的优点。为验证该模型预测精度优于灰色GM(1,1)模型,本文通过某工程实例中的2个变形观测点的观测数据进行建模,结果表明,组合模型的预测精度高于单一灰色GM(1,1)模型。     

GM-ARMA-BP组合模型在建筑物沉降预测中的应用

针对建筑物变形监测中的沉降预测问题,本文结合灰色模型、时间序列模型和BP神经网络模型的优点,提出了GM-ARMA-BP组合模型进行沉降预测的方法,有效克服了单一模型稳定性差的缺点,并以某高层建筑沉降观测数据为样本,通过对这几种模型的沉降预测结果进行比较分析,结果表明:GMARMA-BP组合模型预测效果最好,精度较单一模型提高50%以上,并且具有一定的适用性。     

一种监测基坑变形的灰色时序组合模型研究

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。     

新灰色组合模型在沉降变形预测中的作用

提出以传统灰色模型、初始值修正值、背景值优化后的预测数据及组合模型预测值作为B样条曲线的型值点进行曲线拟合,得到新的灰色组合模型。新灰色组合模型能够在一定范围内更好地反映沉降序列变化的曲线,获得较好的预测效果。该方法既保留了灰色模型的短期预测精度高的特点,也具备了B样条曲线局部性、连续性的特点。实例计算结果表明,该新灰色组合模型预测效果能够更加逼近实际沉降序列,较单一传统模型预测精度高,能够达较好的预测效果。     

变形预测模型在地铁保护区监测中的应用

结合某地铁保护区隧道监测工程,对沉降数据进行了分析及建模预测,以掌握其变形规律并预测变形趋势。由于单一预测模型存在弊端,较难达到预测要求,所以将灰色预测模型与时间序列模型进行组合,并将新陈代谢的思想引入组合模型进行建模预测。结果表明,新陈代谢灰色-时序组合模型预测结果可靠,具有较高应用价值。     

混合模型在沉降监测中的组合预测方法

对建筑物沉降数据进行建模预测,以便掌握其变形规律并预测变形趋势,保障建筑物的安全。单一预测模型有自己的适用情形,也存在各自的缺点,已经不能满足当前的精度要求。选取灰色GM(1,1)和自回归两种常用的预测模型,通过两种不同的方式进行组合预测,并结合南京市地铁一号线百家湖段沉降监测数据进行计算分析,结果表明两种组合方法与单一预测模型相比精度均有所提高。     

基于Matlab的灰色回归组合模型在沉降监测中的应用

基于Matlab的灰色回归组合模型,是对灰色GM(1,1)模型以及线性回归模型的补充和改善,通过对某工程沉降监测数据进行分析和处理,并且与单一模型的预测精度相比较,从预测结果可知该组合模型的预测精度与单一模型相比有较大提高,这对于预测工程时间有一定的指导意义。     

灰色马尔可夫模型在建筑物沉降预测中的应用研究

建筑物作为一个特殊的物体,必须正确预测其变形发展趋势,灰色GM(1,1)模型由于自身的局限性使其在沉降预测中显得方法单一。本文提出一种预测模型,灰色马尔可夫模型,该模型结合了灰色模型和马尔可夫模型的优点,共同来判断建筑物的发展趋势,并通过实例来验证该方法的可行性。     

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.     

经典平差模型的通用模型

对经典平差模型之间等价性进行了深入研究,并且在附有限制条件的间接平差、附有限制条件的条件平差可作为概括平差模型的基础之上,推导了用附有参数的条件平差的平差原理来解算经典平差模型的计算公式,得出附有参数的条件平差模型可作为经典平差模型的通用模型这一结论。     

半参数模型与拟合推估模型的比较

在分析半参数模型与拟合推估模型的基础上,指出半参数模型可以包括拟合推估模型.在信号是随机量且其协方差矩阵已知时,通过选择合适的正则化参数,利用半参数模型可以改进拟合推估的结果.通过一个坐标变换的算例,比较这种情况下半参数模型和拟合推估模型的效果.     

基于地理数据库模型的流域数据模型设计

为实现水问题研究的信息化处理，必须做大量的基础性工作。解决现实对象抽象和信息化后的表达问题。基于物理联系，定义各种特征的连接关系，信息化前人研究成果的集成问题。分析了流域数据模型的特征、组成、结构，以及特征之间的相互关系，建立了流域数据模型，为我国流域数据模型的设计做了有益的探索。     

Model warehouse

This paper puts forward a new conception:model warebouse,analyzes the reason why model warehouse appears and introduces the characteristics and architecture of model warehouse.last,this paper points out that model warehouse is an important part of WebGIS.     

聚合级作战模型中的地形模型分析

分析了聚合级作战模型对地形模型的需求,并根据地形模型的表达方式,将其分为规则格网地形模型、作战区域地形模型和网络地形模型3种类型。结合典型的聚合级作战模拟系统,分析了每种地形模型的表达内容、表达精度以及各自的特征,重点讨论了规则格网地形模型。     

基于高阶AR模型的陀螺随机漂移模型

陀螺随机漂移是影响惯性导航和组合导航精度的重要因素。首先用周期函数拟合和小波变换两种方法分别对随机漂移中的周期噪声进行分析和处理;然后对相关噪声建立高阶AR模型;最后将该模型应用在GPS／INS组合导航Kalman滤波中,并对结果进行分析和比较。结果表明,相比于周期函数拟合,小渡变换不仅能够更好地削弱周期噪声的影响,还能够削弱高频白噪声的影响;相比于一阶马尔科夫过程,高阶AR模型能够更好地描述随机漂移中的相关噪声;基于小渡变换和高阶AR模型的GPS／INS组合导航具有明显的优势。     

Klobuchar模型和NeQuick模型在中国地区的精度评估

将CODE以及GPS广播星历提供的8个系数分别作为Klobuchar模型的输入参数,利用Klobuchar模型及NeQuick模型计算得到中国地壳运动观测网15个GPS基准站上2000～2008年的电离层VTEC序列,以欧洲定轨中心CODE提供的事后电离层产品作为参考标准,得到了两个模型在中国地区的精度评估结果。     

基于云模型的数字影像产品质量综合评价

随着数字影像产品在各领域内的应用越来越广泛,对它的质量研究也越来越受到人们的重视。利用云模型定性与定量之间的转换关系,提出了基于云模型理论的数字影像产品质量综合评价方法。分别采用虚拟云中的浮动云和综合云方法对产品各层质量元素进行综合运算,获得最终评价结果的云模型参数。最后以云模型数字特征图或云滴分布的形式给出最终质量等级。经过实例证实,该方法的评价结果直观、细腻,更加符合实际情况。     

SPOT5 HRG严格物理模型转换成RPC模型的方法

SPOT5 HRG使用的越来越多,使用SPOT5 HRG进行测图,就必然需要推导SPOT5 HRG严格物理模型,通过推导SPOT5 HRG严格物理模型,我们发现该模型计算量很大,为了解决这个问题,我们使用虚拟点阵将RPC模型和严格物理模型联系起来,这样就能将SPOT5 HRG物理模型转换为RPC模型,最后用实际生产数据检验了该RPC模型的正确性     

灰色模型与智能算法组合模型在变形预测中的应用

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...