灰色-马尔科夫模型在大坝内部变形预测中的应用

传统的灰色-马尔科夫模型一般都是等时距的。针对样本不能满足等时距的需要,通过一定方法将样本等时距化,用多变量灰色模型MGM(1,n)与马尔科夫转移矩阵相结合对等时距样本进行建模,建立非等时距的灰色-马尔科夫模型。文中结合某大坝内部水平位移实测数据,用此模型进行建模。结果表明,灰色-马尔科夫模型不仅比灰色模型的拟合精度高,而且提高了预测精度。     

卡尔曼滤波-灰色组合模型及其在变形监测中的应用

建筑物变形监测数据呈现出典型的时变、非平稳和小样本特征,导致传统单一模型难以获得满意的预测精度。针对该问题,本文提出将卡尔曼滤波与灰色模型结合构建一种组合预测模型。首先利用卡尔曼滤波对原始监测数据进行平滑滤波,对数据中所含随机干扰误差进行动态抑制;之后利用灰色模型拟合数据中隐含的变形趋势信息,从而在小样本情况下获得较长时间的预测能力。基于实际建筑物变形数据开展试验,结果表明：与传统小波分析、灰色模型相比,该方法的预测精度明显提升,并且在小样本情况下具有更高的稳健性。     

灰色系统理论在海堤沉降预测中的应用

利用灰色系统理论,对秦山核电站一期海堤沉降进行了预测,以较少的观测样本建立了新陈代谢数列,经后验差检验,观测精度达到一级。由此证明,用ＧＭ（１,１）模型进行预测,建模方便,预测精度高,在大型建筑物变形监测中有较大的实用价值。     

灰色-时序组合模型在地表变形预测中的应用

通过对某地铁监测点小波去噪后的数据建立灰色预测模型,分析了灰色预测的优缺点,针对灰色预测对波动性数据预测的不足,建立了灰色-时序组合模型。首先,利用灰色模型提取时间序列中的趋势项;然后,用时序模型对残差项进行建模分析,兼顾了数据的趋势性和波动性,弥补了灰色预测的不足,提高了预报精度。     

EXCEL在GM(1,1)模型沉降数据建模计算中的 应用与实现

介绍了灰色系统的基本原理、建模过程、模型精度等级评定方法,针对高层建筑沉降的特点,运用灰色系统的基本原理,在EXCEL表格中输入相关计算公式,对高层建筑沉降观测数据进行处理计算,建立高层建筑的GM(1,1)模型,并进行沉降预测与精度分析,预测结果与实测结果较吻合,计算过程简单直观,数据处理自动准确,可以轻松实现灰色预测,效率提升且预测结果精度较高,具有一定的实用性。     

等维新息灰色模型在深基坑变形预测中的应用

分析了改进的等维新息灰色预测模型用于深基坑变形预测的合理性。应用深基坑实际变形监测资料,对其预测精度及可行性进行了验证。结果表明,等维新息灰色模型的预测精度较高,模型的预测结果基本上能满足要求。灰色预测模型的预测精度与监测的时间间隔是否固定、数据变化的规律性是否明显有关。当规律明显时预测精度较高,而当监测时间间隔波动大、数据有大的跳跃突变时,预测精度较低。     

灰色时序组合模型应用于建筑物变形预测

近年来,城市高层建筑物越来越多,为保证建筑物的安全,要及时预测其变形趋势,防患于未然。灰色模型是沉降预测中常用的模型,在小样本建模方面具有优势,但很难处理序列的随机误差;时间序列模型也是常用的预测模型,它能够很好的处理随机误差,但其对序列的平稳性要求较高,所以其应用范围有一定局限性。本文将两个模型进行组合,通过MATLAB软件编程构建模型,并结合工程实例,分析对比了组合模型与灰色单一模型的预测精度,得出组合模型优于单一模型的结论。     

基于改进的动态灰色模型在变形监测中的应用研究

动态灰色模型丰富和完善了静态GM(1,1)模型,它虽然有效地降低了建模时原始序列长度、原点误差的影响,且提高了数据预测的精度,但是传统的动态灰色模型为保持数据维度的不变性,必须对旧有信息进行强制舍弃,因此会导致建模数据量受到限制,预测结果容易失真,且对维度以外的信息不加筛选的舍弃致使致有用信息大量流失。本文对传统动态灰色模型做出改进,并将改进后的模型用于变形监测分析与预报中,且与传统的GM(1,1)模型和动态灰色模型的预测精度做对比,最终验证改进后模型的有效性。     

基于卡尔曼滤波的动态灰色理论模型研究

灰色理论模型是采用较少的数据对目标进行预测,但在建模过程中容易受到随机扰动的影响。卡尔曼滤波可以很好地剔除建模数据的随机干扰噪声,和灰色理论模型结合在一起进行数据的预测,可以提高预测的精度,更好地预测目标的变形趋势。传统的灰色理论模型GM(1,1)在预测过程中没有考虑未来因素对系统的影响,做长期预测,精度会降低。文中研究在预测过程中引入新的信息,建立等维灰数递补的动态灰色理论模型,结合工程实例,与传统的静态模型作对比,动态模型预测的结果更加优化,精度更高。     

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。     

测量平差模型误差对平差结果的影响

测量平差模型不仅包括函数模型还包括随机模型,因此要研究测量平差模型误差对平差结果的影响就要研究函数模型误差和随机模型误差二者同时的影响。本文以间接平差模型为例,随机模型误差、函数模型误差和随机模型误差三个层次研究了测量平差模型误差对平差结果影响的公式,论证了不同平差模型误差情况下的平差结果,并推导和论证了同时考虑函数模型误差和随机模型误差对平差结果影响的公式。     

A New Method for Identifying the Model Error of Adjustment System

IntroductionAdjust ment process deals with the problemsfor esti mating parameters and assessing precisionbased on observations with errors . The researchon adjust ment system involves building mathmodel , determining the opti mization rule andstudying adjust ment arithmetic . Math model ofadjust ment system(also called adjust ment mod-el)is composed of functional and stochastic mod-els . The former describes the relationship be-tween observations and the expectation of pa-rameters . The latte…     

A new method for indentifying the model error of adjustment system

Some theory problems affecting parameter estimation are discussed in this paper. Influence and transformation between errors of stochastic and functional models is pointed out as well. For choosing the best adjustment model, a formula, which is different from the literatures existing methods, for estimating and identifying the model error, is proposed. On the basis of the proposed formula, an effective approach of selecting the best model of adjustment system is given. Project supported by the Open Research Fund Program of the Key Laboratory of Geospace Environment and Geodesy, Ministry of Education, Wuhan University (No. 905276031-04-10).     

A new method for indentifying the model error of adjustment system

Some theory problems affecting parameter estimation are discussed in this paper. Influence and transformation between errors of stochastic and functional models is pointed out as well. For choosing the best adjustment model, a formula, which is different from the literatures existing methods, for estimating and identifying the model error, is proposed. On the basis of the proposed formula, an effective approach of selecting the best model of adjustment system is given.     

平差系统的模型误差及其识别方法研究

论述了模型误差影响参数估值的一些理论问题,指出了随机模型误差和函数模型误差之间的相互作用和转化。为讨论平差系统最优模型的选取,给出了与现有文献将模型误差纳入平差系统的思路不同的一个估计和识别模型误差的理论基础公式,由此导出了相应的实用公式,给出了平差系统模型的优选方法。     

三维实体模型的建模技术

三维实体模型是虚拟战场环境建立与应用的重要组成部分。本文重点研究了三维实体模型设计思路和制作技术方法,并以三维武器(飞机)模型作为实例进行了具体实践,阐述了基于3D-MAX设计武器模型的思路及实现过程、模型制作、模型渲染的技术方法。     

专题地图制图数据处理系统(MDPS)研究

本文把专题制图数据处理(MDPS)作为一个制图系统,从系统背景、系统原理、系统结构、系统功能和系统特点等方面,论述该系统的基本原理和方法,并用实例检验了系统实用性。     

面向位置服务的室内空间数据模型研究

室内空间是当前位置服务的新领域,本文围绕位置服务中室内空间建模的全方位需求,比较分析了三类室内空间数据模型的优缺点与适用范围。在此基础上,探讨了一种基于面向对象的室内空间模型框架,集成了室内对象的几何、拓扑和语义信息,可为个性化、智能化位置服务提供数据支撑。     

基于二次曲面的拟合推估法在GPS高程测量中的应用

针对GPS水准拟合常用的多项式拟合模型、多面函数拟合模型和加权平均拟合模型存在的缺陷,采用最小二乘拟合推估的方法提高拟合精度,并通过某工程实例比较和分析,认为该拟合方法比单一模型精度更高、稳定性更强且具有较高的可靠性和实用价值。     

基于GGOS Atmosphere数据的ZHD模型精度分析

对流层天顶干延迟(ZHD)建模是对流层延迟建模的一个重要组成部分,由于ZHD变化较为规律,因此,通常用模型来表达。而对流层天顶湿延迟(ZWD)变化不规则且随机性大,所以在GNSS处理中将它作为一个未知的待估参数。不精确的ZHD模型,会影响到ZWD估算的准确性,因此,选择精确合理的ZHD模型具有重要的意义。传统无线电探空仪数据获取的ZHD由于不能覆盖全球所有位置,尤其是海洋地区,而且在特殊天气使用也受限。为了更能全面反映ZHD模型的精度,本文尝试使用GGOS Atmosphere数据比较分析3种经典ZHD模型、即Saastamoinen模型、Hopfield模型和Black模型。通过对全球范围内的657个站点且时间覆盖长达5年的GGOS Atmosphere数据进行比较分析,我们得到以下结论:Saastamoinen模型优于Hopfield模型和Black模型,Saastamoinen模型的ZHD的精度可以优于1.5 mm。因此,在GNSS用户使用ZHD模型时,Saastamoinen模型可以作为使用模型。具体可以应用到GNSS大地测量学、GNSS车辆导航定位以及GNSS气象学。