桥梁变形的AR预报模型研究

基于时间序列分析卵论,提出以统一的AR模型对平稳可逆的随机时间序列建模的新方法.结合桥梁沉降监测的具体实例应用AR模型进行预报.结果表明,应用AR模型预报桥梁变形,具有模型形式简单、计算量和存储量较小、便于上机实现、模型顶测精度高等优点.     

基于小波神经网络的桥梁变形监测预报

小波神经网络对建筑物变形预报具有较高的模型拟合及预报精度。从小波神经网络算法原理出发,阐述了使用该方法对所获得的桥梁变形监测数据进行模型建立及预报的过程,并利用Matlab实现了编程代码。通过对某桥梁变形监测预报的应用表明,该方法具有很强的可行性和实用性,可及早为桥梁变形预警,避免或减少灾害的发生。     

时间序列分析在变形监测数据处理中的应用

从时间序列分析的基本原理及方法出发,详细论述了如何使用这种方法对变形监测数据进行识模、建模、与预报.并通过实例计算验证了此种方法具有较高的拟合和预报精度,较好地描述了变形监测点的变化规律.     

基于时间序列分析的变形预报

研究了利用时间序列分析方法进行变形预报.首先叙述了变形观测数据预处理、时间序列平稳性检验、模型的选用和检验;然后针对一组实测数据,利用多项式提取趋势项,分析回归残差,建立了AR(2)预报模型,并利用模型进行了预报;最后将预报结果与实测数据比较,证明了预报模型的有效性.     

基于时间序列的高层建筑物沉降预测

本文从时间序列的原理出发,详细论述了时间序列的建模步骤,针对时间序列预测精度随预测步数的增加而减小的不足,对时间序列模型进行了改进,建立了动态时间序列模型,并采用MATLAB软件进行编程,最后结合某电厂冷却塔沉降观测数据进行预报,预报结果表明动态时间序列模型能保持较高的预报精度,能较好的描述建筑物的变形规律。     

基于时间序列模型的变电站沉降预测分析

变形分析与预报是变形监测数据处理的重要内容,而时间序列模型是常用的变形分析与预报工具。本文采用时间序列模型对变电站沉降数据进行分析建模,从而掌握变电站的沉降规律,预测未来沉降趋势,对下一步施工具有实际指导意义。     

基于灰色时间序列分析的建筑物变形预报研究

提出一种基于灰色时间序列分析的建筑物变形预报方法。对建筑物变形观测数据进行累加,削弱其随机扰动的影响。通过增强建筑物变形观测数据规律性,达到提高时间序列分析预报模型精度的目的。实测数据分析表明,该方法能够有效提高变形预报的精度与可靠性。     

时间序列分析在变形监测数据处理中的应用

在变形监测数据处理中,为了提高预报的精度,本文引入了时间序列分析中的ARMA模型,通过工程实例对该模型的预报精度进行检测,该工程实例的变形监测数据共有30期,本文通过前25期的数据进行ARMA建模并对第26至30期的变形量进行预报,与相应的实际观测值进行对比求差。对比结果显示预报结果良好,一步预报最大残差值在1mm,时间序列分析方法在变形监测数据处理领域应用效果良好。     

基于时间序列分析的变形预报

研究了利用时间序列分析方法进行变形预报。首先叙述了变形观测数据预处理、时间序列平稳性检验、模型的选用和检验;然后针对一组实测数据,利用多项式提取趋势项,分析回归残差,建立了AR(2)预报模型,并利用模型进行了预报;最后将预报结果与实测数据比较,证明了预报模型的有效性。     

顾及空间和时间关联信息的动态变形模型及其预报方法

本文的研究主题是顾及空间和时间关联信息的动态变形模型及其预报方法。论文在分析比较国内外变形分析与变形预报理论和方法的基础上,首先讨论了大信息量下变形观测时间序列的分析途径,提出了一种简洁快速、适宜于实际工程问题动态变形分析与趋势预报的DDS方法。该方法以较少的模型参数和简洁的模型形式表达了系统离乱序列的潜在变化规律,并判断系统的稳定性。针对贫信息条件下的系统建模问题,论文指出了GM（1,1）模型的适用范围,提出了采用灰色组合动态模型代替常规GM（1,1）建模,并以构造模型群、进行模型比选和给出预测区间的模式进行预测模型的有效性检验。提出了一种多因子关联分析新方法,建立了描述变形因果关系的系统状态模型,是变形成因分析的新的研究途径。针对单点变形分析的不足,首次提出了用灰关联聚类分析方法来描述空间点之间的关系,推出了多点的时空非线性动态模型,使局部单点的变形分析转向空间氛友的整体分析。利用长江三峡链子崖危岩体的实际变形观测资料,进行免走的友关联聚类分析,根据数学定量分析与地质定性分析的综合评判结果,建立了多点的变形动态模型,并进行了整体变形分析及预测预报的有效性验证。     

城市地铁变形监测数据处理

为确保地铁施工安全进行变形监测是非常重要的手段,而变形监测的最终目的是预测,即对观测物的未来形态进行预报和分析。时间序列的原理是找出事物随时间变化的规律,从而对数据变化趋势做出正确的分析和预报。本文通过对时间序列的研究对长春地铁繁荣路站的变形监测数据进行了分析和预报。     

灰时序GM-AR模型在建筑物沉降变形预测中的应用

本文以现代高层建筑沉降变形预测为主要研究目的,讨论了灰色GM(1,1)模型和时序AR模型的特点和适用范围,从预测的角度对灰色和时序模型进行了比较和分析;提出了基于优化灰参数α、u的GM(1,1)模型和AR组合模型预测高层建筑物沉降变形的新方法;将变形量分解成具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项,建立GM-AR模型分别对趋势项和随机项进行预测,应用结果表明,该方法使预测结果更为可靠、准确。     

非平稳时序分析的B-J建模法在变形预测中的应用

本文简要介绍了时序分析的基本原理,论述了非平稳序列的B-J建模法的步骤,包括数据预处理、模型识别、参数估计及预报等;分别用时序分析B-J法和回归分析法进行了实例建模及预报,并对预报结果进行了分析比较,论证了单纯的时序分析法短记忆预报的特点,讨论了时序分析的优缺点,最后总结了在进行变形预报时必须根据数据的数学特征选择相应的数学模型。     

变形分析与预测模型中病态问题分析

本文对变形分析与预测模型中的线性回归分析法、时间序列分析模型、灰色系统分析模型中的病态问题进行了理论分析和数值模拟。通过对变形观测资料施加干扰噪声,采用最小二乘原理,得出了三种模型中每一个参数与干扰噪声的数值关系表达式。指出在变形解释和变形预测中,用这三种模型进行建模分析时必须先检查信息矩阵A=XTX的病态程度,采取有效方法减轻A=XTX的病态程度后方可使用这三种模型。     

综合运用非线性回归和时间序列分析研究边坡变形

边坡变形的复杂性决定了运用非线性回归模型很难准确解决边坡变形规律。本文将讨论综合运用非线性回归模型和时间序列分析的方法进行变形预报。即运用非线性模型和其他模型的有机结合和综合运用正确分析和解决边坡变形规律,同时利用时间序列分析方法解决边坡周期性变形规律,并通过某实测边坡上一系列监测点监测资料的分析和研究,证明该方法的可行性。     

支持向量机在建筑物变形监测中的应用探讨

论述了支持向量机的回归算法和基于时间序列支持向量回归的建筑物变形预测方法,并用MATLAB6.5工具箱编制基于时间序列支持向量回归程序,建立了基于时间序列支持向量回归模型。最后以实例数据讨证基于时间序列支持向量机回归模型的预测方法。研究表明:用时间序列支持向量回归模型建立的建筑物变形监测的预测模型是可行的和有效的。     

GNSS自动化监测系统的大坝变形预测方法研究

以GNSS自动化监测系统的大坝变形预测方法为主要研究目的,针对大坝GNSS自动化监测数据大样本、高采样率、连续等特点,提出了一种结合小波分析与BP、NAR神经网络预测大坝变形的新方法。利用多尺度小波分析对GNSS大坝变形数据序列进行分解与重构,对重构后的低频近似序列采用BP神经网络进行建模预测,对重构后的高频细节序列采取NAR动态神经网络进行建模预测,最后叠加各尺度下预测结果获得大坝变形预测值。应用结果表明,该方法预测精度高、泛化性能好,可广泛应用于采用GNSS自动化监测系统的大坝变形预测。     

基于GPS的建筑物变形监测数据处理与系统设计

着重于GPS数据的单历元解算方法研究,以及监测点变形量的分析和预测。此外还探讨了该方法在变形监测系统数据处理中的应用情况,以及数据的相关性对变形精度的影响。本文还阐述了对变形量进行分析和预测的各种方法,提出了整体方差法对变形量进行分析,并用卡尔曼滤波的方法对变形值进行预测,试算结果表明这些方法是可行的。最后,本文设计一套GPS自动变形监测系统,包括软件功能设计、数据库实现等,并对系统安全性和可靠性进行了分析。     

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。     

基于建筑物地表沉降数据的变形预测方法比较

为了研究隧道周边建筑物地表的变形,本文根据京东方蒸汽管道工程隧道开挖过程中周边建筑物地表的沉降观测数据,利用二次指数平滑法和灰色系统法建立数学模型,分别对建筑物地表做变形预测,并对预测结果进行分析和对比,结果显示二次指数平滑法的预测精度更高。对于隧道周边建筑地表沉降的预测二次指数平滑法效果更好,比较符合实际变形曲线,相对来说是一种较好的变形预测方法,为隧道的开发过程中防止安全事故的发生、避免经济损失和人员伤亡提供一种参考方法。