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根据灰色系统理论,可以将公路隧道的沉降过程看做一个灰色系统。本文对传统的GM(1,1)模型中的初始值、背景值进行改进,得到改进的GM(1,1)模型,并将其应用到公路隧道的沉降预测中。通过实例验证,改进的GM(1,1)模型的模拟和预测精度比传统的GM(1,1)模型有显著提高。 相似文献
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高层建筑形变监测中动态灰色理论模型的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
邹广黔 《测绘与空间地理信息》2010,33(1):197-199,201
利用灰色理论模型对高层建筑物变形监测数据进行了建模和分析,并针对传统GM(1,1)模型在预测过程中的数据发散问题,对模型进行了改进,建立了动态GM(1,1)模型。通过对两种模型的预测结果与实际观测值的比较,证明动态模型在中长期变形监测中具有明显优势。 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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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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由于非等间隔GM(1,1)灰色模型对于处理数据量小且表达信息不确定的数据具有优越性,因此广泛应用于石油天然气勘探、机床故障诊断、电力负荷预测、大坝安全监测等领域。基于非等间隔GM(1,1)灰色模型理论,利用某小区建筑物沉降观测的实测数据,建立了适合该小区建筑物沉降预测的灰色模型。通过对比理论预测值和实测值,并进行模型对应的精度评定分析,结果表明,此模型适用于该建筑物沉降预测分析的研究。 相似文献
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基于灰色模型的诸多优点,作者选用GM(1,1)模型分析和预报形变监测序列。然而直接应用GM(1,1)灰色模型分析和预报具有季节性的监测序列时往往精度不高。因此,作者提出运用基于季节指数的“去季节波动”法与GM(1,1)混合建模,对监测资料进行分析与预报。基于均方差和平均绝对误差两个精度准则,作者对此方法与周期函数拟合模型进行了比较。结果表明,此方法提高了具有季节性波动监测序列的预报精度,且建模方法简便、快捷。 相似文献
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混合GM(1,1)模型预报季节性时间序列精度的方法探讨 总被引:3,自引:0,他引:3
灰色系统已被成功用于工程、经济、物理控制等许多领域。然而在预报具有季节性的时间序列时,直接应用GM(1,1)灰色模型往往精度不高。因为GM(1,1)灰色模型只能反映时间序列的总体变化趋势,不能很好反映其季节性波动变化的具体特征。因此,作者提出运用“滑动平均去季节性波动”与GM(1,1)混合建模的方法预报具有季节特征的时间序列。并以水文地质系统中地下水位预报和安装在混凝土中的测缝计测得的建筑物形变量为一组时间序列,基于均方差、平均绝对误差和平均绝对百分误差三个精度准则,比较了此方法与其它灰色建模法的结果。结果表明,此方法不仅能反映时间序列的总体变化趋势,而且能客观反映其波动变化的具体特征,有效提高了预报精度,减少了建模的复杂度。 相似文献
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针对传统非等间距GM(1,1)模型在建筑物沉降监测中预测精度不够高的问题,提出了一种新的非等间距GM(1,1)建模方法。此法基于初始条件改进及把灰色微分方程的白化方程中的灰导数用离散形式进行表示的改进相结合、提高非等间距GM(1,1)模型的建模精度。结合桂林市某广场的集商用、住房于一体的高层建筑的沉降变形监测实例,将本模型的沉降预测的结果同文献中另一非等间距GM(1,1)改进方法进行对比分析和检验,充分验证了建筑物沉降变形分析预报中本模型方法的可行性和优越性,对进一步促进非等间距GM(1,1)模型在沉降变形预测中的应用起到了积极的作用。 相似文献