灰色评价模型在场地土类别评定中的应用

将待评定场地土指标值组成参考数列，场地土分类标准指标值组成被比较数列，根据灰色关联度定义，运用扩展的最小二乘方准则构造目标函数，建立了场地上类别评定的灰色评价模型。结合实例说明了该模型的应用，并与用模糊综合评判方法得到的结果进行了对比。     

洛阳市浅层地下水硬度的灰色数列预测

洛阳市浅层地下水硬度上升问题突出。要解决水质硬化问题，必须掌握市区浅层地下水硬度的时空发展趋势。灰色数列预测是一种较好的趋势预测方法，不需要大量数据，而且是一种动态的分析过程。本文将市区的浅层地下水硬度作为灰色量，用已有的硬度数据建立GM（1，1）灰色模型，预测其未来的变化趋势。目的在于为改善洛阳市浅层地下水质，解决水质硬化问题提供一个参考依据。预测结果显示，灰色模型具有较好的预测效果。除局部地段外，洛阳市大部分地方的浅层地下水硬度呈上升趋势；硬度在空间分布上会发生变化。     

地下水位动态的灰色预测

将地下水已知信息和未知信息,看作为灰色系统,然后利用灰色系统预测理论,分述了预测水位中所涉及的数列处理、求参、建模、精度检验、模型修正、水位预报等各工序的具体细节,最后进行了实例说明。结果证明,用该法预测的结果与实际值较为接近。     

基于灰色模型的城市用水量预测

介绍灰色理论建模原理和模型参数辨识方法,并结合实例建立灰色GM(1,1)预测模型,运用残差检验与后验差检验2种方法对模型进行精度检验,其模型拟合精度达99％.用所建立的模型对某市2010-2013年城市用水量进行外推预测.结果表明,该灰色模型用于城市用水量预测,符合其灰色特性,通用性好,并且所需数据少,计算量适中,预测...     

病险土石坝渗流量的灰色预报

在土石坝渗流量监测统计数据的基础上，利用灰色系统理论，以若干实测渗流量为基础数据构成原始数列，用累加算子弱化个体差异。在累加序列生成的基础上求出紧邻生成序列，构建GM(1，1)灰色微分方程，求解微分方程的响应函数并还原出模拟函数。经精度验证或修正后，模拟并预测渗流量，为病险土石坝的防治提供依据。     

基于灰色GM（1，1）模型的城市生活用水量预测

介绍灰色理论建模原理和模型参数辨识方法,并以上海市为实例建立灰色GM（1,1）预测模型,运用残差检验、后验差检验以及关联度检验3种方法对模型进行精度检验,其模型拟合精度达97．25％。用所建立的模型对上海市2003～2007年城市生活用水量进行预测。结果表明,该灰色模型用于城市生活用水量预测,符合其灰色特性,通用性好,并且所需数据少,计算量适中,预测结果与实际情况比较吻合。     

基于灰色GM（1,1）模型的城市工业用水量预测

介绍灰色理论建模原理和模型参数辨识方法,并以实例（抚顺地区1994~2004年工业用水资料）建立灰色GM（1,1）预测模型,运用残差检验与后验差检验2种方法对模型进行精度检验,其模型拟合精度达98.72%。用所建立的模型对抚顺2001~2004年工业用水量进行外推预测。结果表明,该灰色模型用于工业用水量预测,符合其灰色特性,通用性好,并且所需数据少,计算量适中,预测结果与当地实际情况比较吻合。     

矿床工业品位的实时调控

利用灰色系统理论中的数列预测ＧＭ（１．１）模型结合“价格法”,提出了一种对矿床工业品位进行实时调控的方法。     

最优拟合灰色关联分析法在水质综合评价中的应用

针对灰色关联分析法存在的不足，根据扩展的广义加权距离构造目标函数，运用拉格朗日乘数法导出一种改进的灰色关联分析法。结合齐齐哈尔市某地４眼井的水质评价说明了该方法的应用，得到与用其它方法评价一致的结果。该方法数学推导严谨，科学合理，分辨率高，可靠性强。     

灰色系统与神经网络组合模型在地下水水位预测中的应用

灰色GM(1,1)模型与人工BP神经网络对于预测非线性数列变化趋势都具有很好的适用性,但同其他预测方法一样也存在各自的局限性。本文采用灰色GM(1,1)模型与人工神经网络相结合的方法,对GM(1,1)模型预测结果进行了修正。以收集到的某地区1996～2006年的地下水水位埋深数据为算例,计算结果表明,经人工神经网络修正后的灰色系统的预测值比原预测值的预测精度有了很大提高。     

New grey prediction model and its application in forecasting land subsidence in coal mine

Mining subsidence destroys environment seriously and is difficult to forecast because the parameters in prediction model are difficult to obtain. As there are many uncertainties in mining subsidence, we forecast it by grey prediction model. Traditional GM (1,1) model predict for a time series. In this paper, the panel data are studied and are viewed as a sequence in which elements are matrix based on cross-sectional data, and the mean sequence of row vector GM (1,1) model, mean sequence of column vector GM (1,1) model and the cell volume sequence GM (1,1) model are established, respectively. Combining these grey models, we build prediction model of cross-sectional data matrix sequence. Thus, the scope of grey prediction has been expanded, and grey forecasting theory has been enriched. Using the newly built predictive models, we study the land deformation due to mining of Pingdingshan coal mine in Henan Province. Practical verification and model accuracy test show that the grey model can make accurate predictions, with a good agreement between the predictive value and actual value. It can provide effective and accurate information and also can provide an important reference for the reclamation planning of surface environment.     

改进的灰色Verhulst GM(1,1)建筑物沉降模型

造成建筑物的沉降因素是复杂多样,沉降机理与过程是非线性的,从理论上给出符合实际的建筑物沉降公式很困难,许多安全等级很高的重要建筑物在施工期间均需进行沉降观测,以保证建筑物的安全而及时修改设计。根据建筑物沉降观测数据列特征,综合分析了影响建筑物沉降的因素,应用灰色理论关于连续非线性数据列的建模方法,经过二次拟合,建立了能描述高层建筑沉降过程的非等间距灰色Verhulst GM(1,1)模型。该模型经重庆地区某高层建筑沉降观测实例验证,能较准确预测建筑物的沉降过程和最终沉降量。表明利用少数高层建筑沉降的观测数据建立非等间距的灰色Verhulst GM(1,1)模型能较准确模拟建筑物沉降过程和预测最终沉降量,其建模方法较简单、精度高,具有一定的实用性。     

地面沉降模拟计算的灰色离散GM（1，1）模型

地面沉降的模拟计算属于灰色问题,建立一个有效的灰色预测模型是十分重要的,在分析灰色线性回归组合模型模拟序列特点的基础上,建立了以原始数据直接建模的离散GM（1,1）模型（称为ODGM（1,1）模型）,将某沉降实例数据建立ODGM（1,1）模型,并与灰色线性回归组合预测模型进行比较,结果证明离散GM（1,1）模型优于灰色线性回归组合预测模型。     

工程环境效应引起上海地面沉降预测

地面沉降是目前常见的地质灾害之一,其长期的积累给城市带来巨大的经济损失,成为制约城市发展的主要因素。进入20世纪90年代以来,工程环境效应诱发的沉降已经成为上海地面沉降的新趋势,对于外荷载引起的地面沉降过程而言,影响因素较多,既无法用明确的数学关系式表达,又非黑箱那样内部结构、参数和特征一无所知,因此可将灰色预测理论应用于地面沉降的预测。针对监测和观测时间的非等时性,本文应用非等时距灰色理论模型对上海陆家嘴地区某高层建筑的沉降进行预测,并和实际监测沉降量进行了比较;对室内模型试验进行沉降预测,并和实验观测数据以及自适应神经网络系统(ANFIS)预测结果进行了比较。研究发现,对于工程环境效应引起的地面沉降,应用非等时距灰色理论模型进行沉降预测是可行、精确的。     

Application of grey theory-based model to prediction of land subsidence due to engineering environment in Shanghai

Land subsidence is a common geological hazard. The long-term accumulation of land subsidence in Shanghai has caused economic loss to the city. Since the 1990s, the engineering structures have become a new cause of land subsidence. Many factors affect the process of land subsidence. Although such a process cannot be explicitly expressed by a mathematical formula, it is not a “black box” whose internal structure, parameters, and characteristics are unknown. Therefore, the grey theory can be applied to the prediction of land subsidence and provides useful information for the control of land subsidence. In this paper, a grey model (GM) GM (1, 1) with unequal time-intervals was used to predict the subsidence of a high-rise building in the Lujiazui area of Shanghai, and the results were compared with the monitored data. The prediction of subsidence was also corroborated by laboratory tests and the results were compared with measured data and the predicted data by the adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). It is found that the GM (1, 1) with unequal time-intervals is accurate and feasible for the prediction of land subsidence.     

漳州地下热水开采与地面沉降预测

据福建省漳州市漳州地热详查报告(1988年),漳州市城区地热田孔隙热水水位降深1.16 m~5.0 m(平均4.41 m),允许开采热水资源5 410.08 m3/d,但目前的开采量为883.20 m3/d,仅占16%,若全部开采,势必引起地面沉降。根据漳州地热田水位降深段内土体浮力消失,相应自重应力增加而引起压缩变形原理,预测漳州地热田平均水位降深4.41 m引起的地面沉降值,Ⅰ级阶地为3.85 cm~8.66 cm,按有关地热田沉降资料研究,沉降差超过2.0cm时,地下水泥管道将会破裂。因此,漳州孔隙热水资源全部开采可能引起地面沉降,导致局部建筑物开裂,影响安全使用。     

徐州大屯中心区地面沉降趋势预测

徐州大屯中心区1988年建立了地面沉降观测系统,2005年最大累计沉降量达到600 mm.累计沉降量大于100 mm的地区面积达到11.57 km2.本文根据近20年的沉降观测数据分析了中心区地面沉降的时空分布特征,并采用灰色模型方法,对地面沉降趋势进行了预测,结果表明到2010年最大累计沉降量将达到753 mm,累计沉降量大于100 mm的地区将达到32.86 km2,对中心区的建筑、地下管网将造成较大威胁,应尽快采取防治措施.     

漳州后石电厂软土地基加固稳定性分析

根据漳州后石电厂B区地基堆载预压法处理后的软土地基监测数据,包括孔隙水压力,侧向位移和沉降速率,利用孔隙水压力观测结果计算固结度,根据沉降速率观测计算固结沉降量,根据空隙水压力,分层沉降量,侧向位移观测和沉降速率进行稳定性分析。     

唐山沿海地区地面沉降渗流固结耦合模拟研究

唐山沿海地区经济在迅速发展,沿海地区城市化规模在扩大,地下水开采量增大,地面沉降加剧.文中分析了唐山沿海地区的水文地质条件,概化为3个含水层、3个弱透水层,共6个压缩层.建立了三维地下水流和垂向一维压缩完全耦合模型.采用25a的观测资料校正模型,计算值与实测值拟合较好,模型具有较高的仿真性和适用性.预测了10a末的地面沉降;当地下水以现有开采量开采时,沉降中心累计达1192.3mm, 10a沉降352.3mm,沉降速率为35.23mma-1;当地下水的开采量在现有开采量的基础上增加10%时,沉降中心累计达1260.8mm, 10a沉降420.8mm,沉降速率为42.08mma-1; 当地下水的开采量在现有开采量的基础上减小10%时,沉降中心累计达1088.7mm, 10a沉降247.9mm,沉降速率为24.79mma-1.增大10%的地下水开采量, 10a地面沉降量增加68.5mm;减少10%的地下水开采量, 10a地面沉降量减少104.4mm.因此,控制地下水开采量是控制地面沉降的有效方法.