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针对GM(1,1)模型对非线性数据的沉降趋势及其波动特征无法进行准确地预测,而灰色残差模型和灰色马尔科夫模型又无法解决这个问题,提出了灰色自记忆预测模型。该模型利用了自记忆原理考虑过去和现在对未来的影响的记忆性特点,克服了GM(1,1)模型对初值比较敏感、预测精度低等局限性,提高了对波动性数据的预测能力。通过实例验证表明了灰色自记忆模型的可靠性和可行性。 相似文献
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变形监测是安全化工程施工和管理的重要内容,贯穿于项目的设计、施工和运行,对监测的沉降数据进行处理,并预测沉降量,提前对工程作出安全预警,有很重要的实际意义。本文基于GM(1,1)灰色模型、小波分析和神经网络结合的相关理论,借助Matlab软件编程,建立了灰色-小波神经网络变形预测网络模型。结合工程实例,将建立的变形预测网络模型应用于累积沉降量观测数据,结果表明组合模型具有很稳定的预测效果,比单独的GM(1,1)灰色模型预测准确度高,且训练样本越多,预测越符合实际情况。 相似文献
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灰色预测在建筑物沉降变形分析中的应用 总被引:42,自引:11,他引:31
本文将灰色系统理论的GM(1,1)模型应用于建筑物沉降变形数据分析,结合南宁市民生广场沉降观测实例,进行沉降预测结果的分析和检验,充分证实了在建筑物沉降变形分析中应用灰色预测方法的可行性。 相似文献
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介绍了GM(1,1)灰色模型的建立过程及模型的精度评定方法,采用等维新息模型对某矿工业广场的沉降趋势进行了预测,并用残差序列建立GM(1,1)模型进行修正,通过与实测的结果对比表明,模型的预测具有较高的精度,模型可靠合理。 相似文献
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非等间隔灰色GM(1,1)模型在沉降数据分析中的应用 总被引:10,自引:3,他引:7
本文用灰色系统理论的非等间隔模型GM(1,1)对西安市朱雀大厦周边建筑物及地表沉降观测数据进行了建模、分析和预测,并且与传统的回归模型拟合结果进行了比较,比较的结果验证了该灰色模型在建筑物及地表沉降变形分析中的实用性、正确性和有效性。 相似文献
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本文将灰色系统理论的GM(1,1)模型应用于建筑物沉降观测,并结合南宁市民生广场沉降观测实例,进行沉降预测结果的分析和检验,充分证实了在建筑物沉降变形分析中应用灰色预测法的可行性。 相似文献
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由于非等间隔GM(1,1)灰色模型对于处理数据量小且表达信息不确定的数据具有优越性,因此广泛应用于石油天然气勘探、机床故障诊断、电力负荷预测、大坝安全监测等领域。基于非等间隔GM(1,1)灰色模型理论,利用某小区建筑物沉降观测的实测数据,建立了适合该小区建筑物沉降预测的灰色模型。通过对比理论预测值和实测值,并进行模型对应的精度评定分析,结果表明,此模型适用于该建筑物沉降预测分析的研究。 相似文献
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为提高地表沉降预测精度,针对灰色预测模型(GM(1,1))易受随机干扰影响致使预测精度不高的问题,建立了基于卡尔曼滤波的灰色理论预测模型。考虑到沉降量受到温度和时间因素影响较大的特点,将地表的沉降看作时间、温度的相关函数来建立卡尔曼滤波模型,并利用迭代滤波理论和LevenbergMarquardt优化滤波,构建改进的卡尔曼滤波模型。改进的卡尔曼滤波模型与灰色模型相结合,应用于地表沉降预测中,并将改进的卡尔曼滤波灰色模型预测结果与卡尔曼滤波灰色模型的预测结果进行对比。实例计算表明,使用改进的卡尔曼滤波对消除检测数据扰动误差后的数据进行灰色模型预测的精度相比于单纯灰色预测的预测精度更高。 相似文献
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城市地面沉降已经成为城市发展的严重制约因素,很多城市都在积极采取控制沉降的措施.地面沉降趋势的预测可为地面沉降防控提供数据参考.本文基于天津某地区沉降监测数据,采用灰色理论建立GM(1,1)模型对沉降趋势进行预测.结果 显示,利用灰色模型预测地面沉降具有较高的精度,能够在地面沉降的预测研究中发挥作用. 相似文献
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在短期基坑沉降监测中,由于数据量少且呈非线性变化,沉降模型很难准确建立。灰色GM(1,1)对数据少、趋势性强、波动小的数据有较高的预测精度,但不能模拟复杂的非线性函数;BP神经网络可以对非线性数据进行学习训练,具有自学习、自适应能力;通过将GM(1,1)与BP神经网络组合,并优化网络部分的学习率、权值和阈值等,建立一种改进的灰色神经网络模型,该模型具有对非线性数据自学习、自适应能力和预测精度更高等优点。通过某基坑沉降监测分析,验证改进的灰色神经网络模型预测精度更高,适合短期建模,具有很好的实用性。 相似文献
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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。 相似文献