灰色-时序组合模型在建筑沉降预测中的应用

以实际地面沉降数据为基础,分别用灰色模型、时间序列模型对实测数据进行预测,然后按照一定方法对灰色模型、时间序列模型赋予合理权值,建立了灰色-时序组合模型~([1])。预测结果表明,组合模型的预测精度更为准确、可靠,说明该组合模型具有一定的可适用性。     

基于混沌时间序列的桥梁沉降预测

混沌的离散情况常常表现为混沌时间序列,而混沌时间序列中蕴含着丰富的系统的动力学信息。本文基于某桥梁的实际观测的沉降时间序列用自相关法求取时间延迟t、用Cao方法求取嵌入维数获得相空间重构参数,然后用最大Lyapunov指数法进行时间序列的混沌特性识别,证明桥梁沉降运动系统具有混沌特性。最后分别使用加权一阶局域预测法、Volterra级数自适应预测法以及RBF神经网络预测模型进行预测,比较了几种方法的预测精度,得到RBF神经网络模型在短期预测中具有较好的性能。     

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。