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为探讨变权组合预测模型在沉降预测中的应用,以某大楼实测等时距沉降观测数据为研究对象,根据实测建筑物沉降数据所呈现的规律性,选取Logistic和Gompertz曲线模型对实测沉降数据进行了拟合;求取曲线模型的参数后,建立预测模型并进行预测。在此基础上,利用最小二乘法原理建立变权组合预测模型。根据各模型的预测结果及其计算出的模型精度显示,变权组合预测模型的拟合精度比Logistic和Gompertz曲线的拟合精度高,更适合于作为建筑物的沉降预测模型。 相似文献
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变权组合模型在沉降预测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
为探讨变权组合预测模型在沉降预测中的应用,以某大楼实测等时距沉降观测数据为研究对象,根据实测建筑物沉降数据所呈现的规律性,选取Logistic和Gompertz曲线模型对实测沉降数据进行了拟合;求取曲线模型的参数后,建立预测模型并进行预测.在此基础上,利用最小二乘法原理建立变权组合预测模型.根据各模型的预测结果及其计算出的模型精度显示,变权组合预测模型的拟合精度比Logistic和Gompertz曲线的拟合精度高,更适合于作为建筑物的沉降预测模型. 相似文献
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郑干 《测绘与空间地理信息》2019,42(4)
随着变形预测在工程中的广泛应用,很多单一预测模型预测精度较低,因此,很多学者对组合预测模型进行探讨研究。本文主要研究定权和变权两种确定权重系数建立组合预测模型的方法,以灰色GM(1,1)模型和时间序列模型两种单一模型为基础建立定权组合预测模型和变权组合预测模型进行拟合预测,并通过实例验证分析,得出变权组合预测模型拟合预测精度高于定权组合预测模型拟合预测精度,得到了较好的拟合预测结果,从而可以更好地应用到工程变形预测当中。 相似文献
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最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开,基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想,以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型,以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合,组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价,结果表明:3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果,最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升,预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。 相似文献
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为了克服建筑物变形预测中单一模型预测精度差、不稳定的问题,本文融合了适应性强、互补性好的自回归滑动模型、灰色模型和三次指数平滑法三种模型,基于误差平方和最小准则,采用滚动时间域的方式构建了非负变权组合预测模型。工程应用表明:非负变权组合预测模型的预测精度、可靠性优于三种单一预测模型、方差倒数组合预测模型以及等权组合预测模型。研究成果对建筑物沉降预测具有较好的参考价值。 相似文献
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为了消弱对流层延迟影响,提高GPS定位的精度,探讨了利用预测模型计算对流层延迟的可行性。建立了计算对流层延迟的多元线性回归模型、组合预测模型、灰色模型和BP神经网络模型,并提出了一种基于可靠度的组合模型权系数确定方法。结合邳州、新沂两个CORS站的观测数据和地面气象数据,利用4种预测模型进行对流层延迟预测实验。实验结果表明:在48 h的预测时段内,4种模型预测对流层延迟的精度分别为10,15,25和30 mm。其中多元线性回归模型预测效果最佳,在已知学习样本真值的情况下,其预测精度达到1 cm,较传统对流层延迟改正模型精度提高约50%。 相似文献
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为了提高单一的BP(Back Propagation)神经网络模型在建筑物基坑沉降数据预测中的精度,本文将奇异谱分析(SSA,Singular Spectrum Analysis)与卡尔曼滤波(KF, Kalman Filter)引入预测模型中,构建基于SSA的KF-BP神经网络预测模型。该组合预测模型首先利用SSA将原始时间序列中的趋势项与周期项提取出来;其次通过KF-BP神经网络模型分别对趋势项与周期项进行预测;最后重构趋势项预测结果与周期项预测结果,得到最终预测结果。将本文提出的基于SSA的组合预测模型应用于建筑物基坑沉降监测数据预测中,结果表明,本文提出的预测模型较BP神经网络模型、KF-BP神经网络模型的整体预测精度更高,预测结果更加稳定。 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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本文根据建设用地需求量与社会经济发展指标之间存在的内在关系,提出了基于多元优化组合的建设用地需求量预测模型。文中选择总人口、GDP、全社会固定资产投资、财政支出总额四项指标作为自变量、以年建设用地量作为因变量,基于单变量拟合方程对建设用地增量的精度贡献,构建多元非线性组合模型,并用土地利用效率变化修正系数修正模型结果,预测新增建设用地量。对未来建设用地需求量做出合理的预测,有利于政府部门关于土地的使用与规划,避免了有限土地资源的浪费[1]。 相似文献
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基于灰色预测和神经网络的城市建设用地量预测 总被引:16,自引:0,他引:16
采用灰色预测和NARMA(p,q)递归网络模型预测相结合的方法,对城市建设用地量预测值进行神经网络组合预测,在杭州市的实际应用中得到了较好的结果。 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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引进运筹学与管理科学中的IOWA算子组合预测法,从理论角度分析该方法可行性的同时,以实际工程为例,将组合预测预报结果与单一模型的预报结果进行比较,以严密的效果评价体系为鉴,验证组合预测方法的实用性。 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