组合模型在高铁软土路基沉降预测中的应用

提出以误差平方和为最小和、误差绝对值和为最小的三点法-灰色GM(1,1)模型的组合预测方法,兼顾泊松曲线法和Asaoka法。结合实例,验证了组合模型在软土路基沉降预测中的可行性,为今后高速铁路软土路基沉降预测提供了更多的参考和借鉴。     

变权组合模型在沉降预测中的应用

为探讨变权组合预测模型在沉降预测中的应用,以某大楼实测等时距沉降观测数据为研究对象,根据实测建筑物沉降数据所呈现的规律性,选取Logistic和Gompertz曲线模型对实测沉降数据进行了拟合;求取曲线模型的参数后,建立预测模型并进行预测.在此基础上,利用最小二乘法原理建立变权组合预测模型.根据各模型的预测结果及其计算出的模型精度显示,变权组合预测模型的拟合精度比Logistic和Gompertz曲线的拟合精度高,更适合于作为建筑物的沉降预测模型.     

变权组合模型在沉降预测中的应用

为探讨变权组合预测模型在沉降预测中的应用,以某大楼实测等时距沉降观测数据为研究对象,根据实测建筑物沉降数据所呈现的规律性,选取Logistic和Gompertz曲线模型对实测沉降数据进行了拟合;求取曲线模型的参数后,建立预测模型并进行预测。在此基础上,利用最小二乘法原理建立变权组合预测模型。根据各模型的预测结果及其计算出的模型精度显示,变权组合预测模型的拟合精度比Logistic和Gompertz曲线的拟合精度高,更适合于作为建筑物的沉降预测模型。     

基于神经网络的组合模型在基坑沉降预测中的应用研究

通过对基坑沉降发展规律及其沉降曲线特点进行的研究,在多种S型单项预测模型基础上引入了组合预测的思想,本文先用4种S型增长曲线模型分别对基坑开挖周边地表沉降值进行拟合和预测,然后基于各单一模型预测数值通过神经网络进行组合建立组合模型进行预测。通过实例,对模型的预测结果进行了分析和检验,证明了在沉降变形分析中应用此组合预测法的可行性。     

GM-ARMA-BP组合模型在建筑物沉降预测中的应用

针对建筑物变形监测中的沉降预测问题,本文结合灰色模型、时间序列模型和BP神经网络模型的优点,提出了GM-ARMA-BP组合模型进行沉降预测的方法,有效克服了单一模型稳定性差的缺点,并以某高层建筑沉降观测数据为样本,通过对这几种模型的沉降预测结果进行比较分析,结果表明:GMARMA-BP组合模型预测效果最好,精度较单一模型提高50%以上,并且具有一定的适用性。     

基于ARIMA-BP神经网络的组合模型在地基沉降预测中的应用研究

在归纳时间序列分析法和BP神经网络法两种单一预测模型的基础上,研究了基于ARIMA-BP神经网络的几种不同的组合模型,并结合某地基沉降的实际数据对各种组合模型的预测结果与精度进行了比较分析,得出了相应的结论。     

组合预测模型在矿区沉降预测中的应用

为了准确掌握矿山开采面上部地表的沉降变化规律,预测沉降发展趋势,提出一种双曲线法与三点法的组合预测模型进行矿区沉降预测的方法。结合矿山沉降观测实例,采用单一的双曲线法、三点法以及两者的组合预测方法对沉降数据进行预测分析,对比其预测精度。结果表明,组合预测模型能够满足矿区沉降预测的精度要求,且预测精度优于单一预测方法。     

GOM和时间序列组合模型在地表沉降预测中的应用

一般灰色模型是基于正向累加数据建立的,针对沉降系统的特点采用反向累加模型并且改进模型背景值的计算方法建立改进GOM模型,进行数据序列趋势项的提取,结合时间序列反映随机性的优点建立GOM和时间序列的组合模型进行沉降系统的数据预测,验证了方法预报的精确性和实用性。     

组合模型在沉降预测中的应用研究

预测建筑物沉降的方法有多种,高精度预测才是关键。本文在利用灰色模型和泊松曲线模型进行预测结果的基础上,利用最小二乘法原理,建立加权组合预测模型与变权组合预测模型,求得相应规划模型的权系数,通过对预测结果进行分析比较,认为组合预测模型能提高预测的精度。     

融合BP神经网络的组合模型地铁结构变形预测

基于误差平方和最小准则构建回归分析模型和时间序列模型的组合模型,采用BP(black propagation)神经网络优化其组合模型的预测结果,最终获得信息最大化的预测结果.将此方法应用于南京地铁某号线自动化监测,结果显示其预测精度高于任何单一模型,预测精度得到有效提升.     

改进的GM-AR组合模型在地铁沉降预测中的应用

灰色预测模型对沉降的整体趋势有很好地预测结果,时序模型针对随机性的数据进行预测,二者结合一定程度上可提高预测的精度。文中通过改进GM-AR模型并将其应用于地铁沉降预测中,同时与灰色预测模型和GM-AR组合模型的预测精度进行对比分析。结果表明,改进后GM-AR模型可以有较好的预测效果。     

新灰色组合模型在沉降变形预测中的作用

提出以传统灰色模型、初始值修正值、背景值优化后的预测数据及组合模型预测值作为B样条曲线的型值点进行曲线拟合,得到新的灰色组合模型。新灰色组合模型能够在一定范围内更好地反映沉降序列变化的曲线,获得较好的预测效果。该方法既保留了灰色模型的短期预测精度高的特点,也具备了B样条曲线局部性、连续性的特点。实例计算结果表明,该新灰色组合模型预测效果能够更加逼近实际沉降序列,较单一传统模型预测精度高,能够达较好的预测效果。     

灰色马尔可夫模型在建筑物沉降预测中的应用研究

建筑物作为一个特殊的物体,必须正确预测其变形发展趋势,灰色GM(1,1)模型由于自身的局限性使其在沉降预测中显得方法单一。本文提出一种预测模型,灰色马尔可夫模型,该模型结合了灰色模型和马尔可夫模型的优点,共同来判断建筑物的发展趋势,并通过实例来验证该方法的可行性。     

时域卷积组合模型在桥梁沉降预测中的研究

针对桥梁所承受的动静荷载特性差异问题,该文通过小波分解将垂直位移监测数据分解成低频和高频信号,低频信号稳定性强,主要呈现了静荷载影响特点,而高频信号波动性较大,呈现了动荷载影响特点,因此将低频信号和高频信号分别进行小波重构,重构后的低频信号和高频信号分别使用时域卷积神经网络和BP神经网络进行预测,并进行叠加处理得到最终预测结果。以常泰大桥实际静力水准沉降监测项目为例,将该文模型预测结果分别与小波优化的BP神经网络模型和小波优化的自回归滑动平均模型(ARIMA)预测结果进行对比分析,已有的两种模型预测的平均绝对误差分别为0.61 mm和1.38 mm,而该文模型预测的平均绝对误差为0.46 mm,预测精度的提高,为桥梁的施工和维护提供参考。     

基于灰色模型的地铁运营期轨行区沉降预测研究

针对运营期地铁结构内的轨行区部分沉降的成因进行了阐述,以南京地铁二号线部分区间沉降监测为例,介绍了基本监测方法和监测点布置情况。在论述GM(1,1)灰色模型生成原理的基础上,研究了模型精度及模型拟合程度评定方法,提出了采用GM(1,1)灰色模型对轨行区沉降进行预测研究,分析了实测结果与预测结果的残差,比较了不同模型的预测效果。计算实例表明,该模型预测精度高,所需数据少,简单实用,在中短期预测方面效果良好;并创新开发了预报的手机和网页终端,提出了短信报警预警值的分类等级。预测模型和预警软件开发方法值得在地铁轨行区沉降预测中推广。     

混合模型在沉降监测中的组合预测方法

对建筑物沉降数据进行建模预测,以便掌握其变形规律并预测变形趋势,保障建筑物的安全。单一预测模型有自己的适用情形,也存在各自的缺点,已经不能满足当前的精度要求。选取灰色GM(1,1)和自回归两种常用的预测模型,通过两种不同的方式进行组合预测,并结合南京市地铁一号线百家湖段沉降监测数据进行计算分析,结果表明两种组合方法与单一预测模型相比精度均有所提高。     

多项式曲线拟合与AR模型在沉降预测中的应用

将多项式曲线拟合和AR(p)模型应用到地表沉降预测实例中。通过实测沉降数据与预测数据的对比分析,从而对两种模型预测的准确性进行比较,实验表明两种模型在沉降预测中具有很好的适用性。     

1st0pt在沉降预测中的应用研究

预测方法有多种,找一种操作简单的方法较难。本文利用综合优化软件包1 st0pt,选用几种预测模型,通过对实测数据进行拟合,得出各种预测方法的计算模型,再利用最小二乘法原理,以预测绝对误差平方和最小为目标,给每种预测模型赋予不同的权重,组成规划方程,求出权重数列并组成新的预测模型,再对建筑物进行预测,将得到较好的预测结果。     

最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用

煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开,基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想,以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型,以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合,组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价,结果表明:3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果,最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升,预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。     

一种串联式组合模型在沉降预测中的应用

通过分析建筑物沉降变形规律,并参考相关文献,提出一种基于二次平滑和指数曲线的串联式组合预测模型,核心思想是汇集两种方法的优点,对变形数据进行处理,以期能够最大限度地提高拟合、预测精度。文中就基础理论和建模流程进行详细介绍,并以工程实例加以验证,结果表明,组合方法建模简单,计算结果有效、可靠。