改进的GM(1,1)模型在公路隧道沉降预测中的应用

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。     

灰色幂模型在基坑变形监测中的应用

灰色幂模型又称非线性灰色伯努利模型(NGBM(1,1)),是灰色GM(1,1)模型的一种改进模型,具有非线性特征,在拟合和预测非线性特征数据方面具有优势。NGBM(1,1)模型相比于GM(1,1)模型具有更高的预测精度和更广的适用范围,它在经济、农业、气象等方面已有较广应用,但是在变形监测领域的应用还比较少。本文在已有的灰色系统理论的基础之上,将NGBM(1,1)模型应用在测绘领域的变形监测中。先对原始的变形监测数据进行累加、累减、求背景值,并根据原始数据求出最佳幂指数值和灰作用量,然后利用求解出的参数建模拟合已有数据并预测边坡监测的数据。实验结果表明,灰色幂模型NGBM(1,1)的预测精度比传统GM(1,1)模型预测精度更高。     

改进的灰色模型在建筑物沉降预测中的应用

介绍灰色非等间距GM(1,1)模型的建立及其精度评定方法,着重探讨模型精度的主要影响因素,并从模型背景值的构造以及初值选取两个方面对灰色非等间距GM(1,1)模型进行改进,结合高层建筑沉降监测实例进行预测结果分析,结果表明,改进后的灰色模型具有较高的精度,在沉降预测中具有较高的应用价值。     

改进的GM-AR组合模型在电离层TEC预报中的应用

电离层总电子含量(TEC)是影响GPS导航定位精度的重要因素之一。因此对于电离层总电子含量的研究及准确预测可以大大提高GPS的定位精度。由于灰色预测模型在理论上可以进行中长期预测,但实际应用中随着时间的推移,其预测精度会随之下降,为解决这一问题,对GM(1,1)模型进行改进,并将改进后的GM(1,1)模型与时间序列模型组合。利用改进的GM-AR模型进行TEC预报,预报的精度比两种方法单独预测的精度有较大提高,并应用实例证明该方法的可行性。     

改进的新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用

对新陈代谢GM(1,1)模型所采用的灰色预测方法进行了改进,运用新的代数递推方程替代了原始的灰色微分方程,并利用某建筑物的沉降观测数据进行了预测与分析,结果表明,改进后的新陈代谢GM(1,1)模型的预测精度得到了显著提高。     

基于改进等维信息灰色模型的高铁隧道沉降预测研究

等维信息灰色模型是对传统灰色模型的改进,但其模型背景值仍设定为0.5,为了使模型的预测性能得到提高,本文提出了基于粒子群PSO算法的等维信息灰色模型来优化模型的背景值,以消除灰色模型本身固有的偏差。根据已有的高铁隧道沉降监测数据,对其进行小波去噪处理,再分别建立传统GM(1,1)模型、等维信息GM(1,1)模型和PSO-等维信息GM(1,1)模型进行拟合预测,并与原始数据进行对比。预测结果表明,改进后的等维信息GM(1,1)模型的预测精度更高。     

灰线性马尔科夫模型在建筑物变形监测中的应用

针对传统灰色GM(1,1)预测模型在建筑物变形监测预报中的拟合精度较差、预测精度较低和预测时间较短的问题,文中以传统GM(1,1)、线性回归和马尔科夫模型为理论基础,构建了灰线性马尔科夫预测模型,并结合某建筑物变形监测的观测数据,运用新陈代谢的计算模式进行预测。结果表明,灰线性马尔科夫预测模型的拟合精度和预测精度优于单一的灰色GM(1,1)预测模型和线性回归预测模型,灰线性马尔科夫预测模型具有预测精度高、预测时间长和稳定性高的优势。     

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。     

基于新陈代谢GM(1,1)模型的益阳城市化水平分析

以益阳市2001年-2010年城市化水平数据为依据,运用灰色系统理论,建立了GM(1,1)和新陈代谢GM(1,1)预测模型;并运用不同方法对2种模型的精度进行了检验,结果表明,新陈代谢GM(1,1)模型优于常规GM(1,1)模型,其精度更高。应用新陈代谢GM(1,1)模型,对益阳市城市化水平未来10年进行预测,其结果符合益阳市城市化的实际情况。     

灰色动态组合模型及其在大坝变形预测中的应用

提出了先对序列进行平滑处理,再建立灰色动态组合模型,分析了实测数据的计算结果,实现了较高的预测精度。     

建筑物沉降监测中的改进灰色模型

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。     

小波去噪的灰色动态模型在变形预测中的应用

针对GM(1,1)模型对随机波动性较大的数据拟合较差、预测精度低的缺点,提出了基于小波去噪的灰色动态模型。首先运用小波滤波消除数据噪声,使数据更具规律性;再利用灰色动态模型预测变形;最后对高层建筑物沉降监测数据的预测值与实测值进行对比分析。结果表明,该模型的预测误差较小、精度较高,适合在变形预测中应用。     

变异时序回归GM(1,1)模型

鉴于在GM(1,1)预测模型中,灰参数与背景值导致的GM(1,1)模型的残差,本文提出将残差引入到时序中,对时序进行变异,利用不同的曲线回归方程对变异时序进行估计.基于对不同回归方程估计结果的误差分析,选用最佳的回归方程作为GM(1,1)变异时序预测方程;并将预测结果作为GM(1,1)模型的变量k.实例计算表明,变异时...     

基于优化GM(1,1)模型的基坑位移监测数据预测方法

针对GM(1,1)模型预测结果精度低的问题,提出原始序列卡尔曼滤波处理的优化模型方法,结合指数函数构造背景值,进行灰色模型预测分析。结合苏州站综合楼基坑沉降监测结果,探讨了GM(1,1)模型原始序列的选择,分析了优化GM(1,1)模型的精度,验证了优化模型在提高预测精度上的可行性。     

基于MATLAB的铁路路基沉降预测优化方法

高速铁路路基的工后沉降严重影响着行车安全。在已有的预测模型中,所采用的初始数据往往不能满足等时间周期采集,而且还会伴随着一系列不可避免的观测误差,模型本身的误差累计,不能进行长期预测。文中利用最小二乘原理对初始值进行拟合改进,采用Lagrange插值方法将非等间隔序列转为等间隔序列,并基于新陈更替GM(1,1)模型利用MATLAB建立沉降预测模型;在此基础上,提出对模型残差进行GM改正以提高模型精度的方法。研究表明,通过对初始值序列改正后的模型具有较好的适应性,优化改进后的模型预测误差小,预测精度优于新陈更替GM(1,1)模型。     

GM(1,1)模型反演预测方法在沉降预测中的应用

为了研究提高GM(1,1)模型预测精度的方法,本文首先讨论了GM(1,1)模型对初值的不敏感性和拟合预测序列增长率的恒定性;其次,根据GM(1,1)的性质提出新陈代谢反演预测的方法;最后,通过工程实例对比不同模型的预测精度。结果表明:GM(1,1)反演预测方法具有很高的预测精度,适用于沉降变形预测。     

幂函数变换的GM(1,1)模型在BDS卫星钟差预报中的应用研究

由于卫星钟存在频率高、敏感性强、极易受到外界影响从而导致观测数据波动大,预测结果精度低的问题,利用幂函数变换法对初始观测数据进行变换预处理,从而提高观测数据的平顺度.由此提出一种基于幂函数变换的GM(1,1)模型,选用北斗卫星导航系统(BDS)卫星钟差进行插值和预报,并且进行了精度验证.实验结果表明:Lagrange插值方法可以满足高精度BDS的钟差的插值需要;利用幂函数变换的GM(1,1)模型相比传统模型精度有效提高了,而且当改进模型和传统模型预报值越接近实际值,则幂函数改进的GM(1,1)模型精度更高,适用性更强,对BDS卫星钟差预报具有实际参考价值.