优化背景值的时变参数GM(1,1)在铁路沉降中的应用

针对传统的GM(1,1)模型在建筑(构筑)物形变和沉降预测中的灰色作用量恒定和背景值构造有偏差的缺陷,该文通过引入线性时间项的灰色作用量和广义加权构造最优背景值相结合的方法构建了优化背景值的时变参数GM(1,1)模型。以实际铁路沉降监测点的累计沉降监测数据为例,分别采用传统的GM(1,1)模型、时变参数GM(1,1)模型和优化背景值的时变参数GM(1,1)模型对观测数据进行了拟合和预测。结果表明,优化背景值的时变参数GM(1,1)模型的拟合和预测精度相比传统GM(1,1)模型和时变参数GM(1,1)模型有很大提高,适合于铁路沉降数据的监控和分析。研究结果可为铁路的沉降预测提供一定的参考价值。     

缓冲算子的VGM(1,1)模型预测精度研究

针对沉降过程中的沉降加速度和冲击扰动项问题,该文改变以累计沉降量作为GM(1,1)模型建模数据的传统做法,提出了以沉降速度为建模数据的VGM(1,1)模型和基于缓冲算子的VGM(1,1)模型。通过分析基坑沉降量的预测结果,比较VGM(1,1)模型、基于缓冲算子的VGM(1,1)模型、基于缓冲算子的GM(1,1)模型以及GM(1,1)模型之间的精度变化。实验结果表明,VGM(1,1)模型以及基于缓冲算子的VGM(1,1)模型均可提高预测精度,基于缓冲算子的VGM(1,1)模型精度高于VGM(1,1)模型,冲击扰动项对预测值的影响程度大于沉降加速度对预测值的影响程度。     

改进的GM(1,1)模型在公路隧道沉降预测中的应用

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。     

基于残差改正的动态非等时距灰色模型及应用

介绍了动态非等时距GM(1,1)模型的建模原理、建模过程以及精度评定方法,阐明了动态非等时距GM(1,1)模型中维度选择、残差改正的问题,结合高层建筑沉降监测实例进行分析,将动态非等时距残差GM(1,1)模型预测结果与实测值进行比较,得出动态非等时距残差GM(1,1)模型在建筑物沉降监测中具有很高预测精度的结论,证明了该方法的可行性与可靠性,适用于高层建筑沉降监测.     

傅里叶级数修正的动态GM(1,1)模型在沉降预测中的应用

详细地介绍了动态GM(1,1)模型的建立及解算过程,使用傅里叶级数对动态GM(1,1)模型进行修正,然后用修正后的模型对高铁沉降进行预测,并将其与未修正模型结果的精度进行比较。实验结果表明,这种使用傅里叶级数进行修正的动态GM(1,1)模型有较高的预测精度,在沉降监测中有一定的实用性。     

新陈代谢模型在建筑物沉降预测中的应用研究

针对建筑物的沉降问题,在现有的数据基础上,建立新陈代谢GM(1,1)模型来预测建筑物的沉降量,并通过实例与传统灰色模型进行对比.结果表明,优化后的GM(1,1)模型能更好地预测建筑物的沉降发展趋势,具有较强的实用性.     

建筑物沉降监测中的改进灰色模型

针对传统非等间距GM(1,1)模型在建筑物沉降监测中预测精度不够高的问题,提出了一种新的非等间距GM(1,1)建模方法。此法基于初始条件改进及把灰色微分方程的白化方程中的灰导数用离散形式进行表示的改进相结合、提高非等间距GM(1,1)模型的建模精度。结合桂林市某广场的集商用、住房于一体的高层建筑的沉降变形监测实例,将本模型的沉降预测的结果同文献中另一非等间距GM(1,1)改进方法进行对比分析和检验,充分验证了建筑物沉降变形分析预报中本模型方法的可行性和优越性,对进一步促进非等间距GM(1,1)模型在沉降变形预测中的应用起到了积极的作用。     

GM(1,1)模型在高铁软土路基沉降监测中的应用

依托哈齐铁路客运专线沉降观测项目,利用灰色模型GM(1,1)对软土路基沉降进行定量分析预测,探讨了该沉降过程的动态变化规律。与实测数据对比表明,灰色模型GM(1,1)对该沉降趋势的符合度较高,精度能够满足要求。     

缓冲算子的VGM(1,1)模型预测精度研究

针对沉降过程中的沉降加速度和冲击扰动项问题,该文改变以累计沉降量作为GM(1,1)模型建模数据的传统做法,提出了以沉降速度为建模数据的VGM(1,1)模型和基于缓冲算子的VGM(1,1)模型。实验结果表明,VGM(1,1)模型以及基于缓冲算子的VGM(1,1)模型均可提高预测精度,基于缓冲算子的VGM(1,1)模型精度高于VGM(1,1)模型。     

缓冲算子的VGM(1,1)模型预测精度研究

针对沉降过程中的沉降加速度和冲击扰动项问题,该文改变以累计沉降量作为GM(1,1)模型建模数据的传统做法,提出了以沉降速度为建模数据的VGM(1,1)模型和基于缓冲算子的VGM(1,1)模型。实验结果表明,VGM(1,1)模型以及基于缓冲算子的VGM(1,1)模型均可提高预测精度,基于缓冲算子的VGM(1,1)模型精度高于VGM(1,1)模型。     

间接DGM(1,1)模型在基坑沉降预测中的应用

选取某一基坑沉降监测点,该点11个周期的累计沉降量为近似非齐次指数增长序列,以Java为工具对该点进行编程计算,得到GM(1,1)、DGM(1,1)、间接DGM(1,1)3种模型的基坑沉降预测结果。对比分析发现,间接DGM(1,1)模型精度高于GM(1,1)和DGM(1,1)模型,其C值仅为0.01,且残差值增加缓慢,近似于一条水平线,实测值与预测值非常接近,适用范围广,弥补了另两种模型不能进行长期预测的缺憾。     

京沪高速铁路沉降趋势分析与预报方法的研究

分别运用多项式拟合和灰色GM(1,1)模型,对京沪高速铁路常州段桥墩沉降监测数据进行了处理与分析,验证了灰色GM(1,1)模型的预测效果优于多项式拟合,能较好地预测桥墩的沉降趋势。     

基于GM(1,1)等维新息模型的矿山沉降预测

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。     

基于非等间隔GM(1,1)模型的沉降预测

使用非等间距GM(1,1)模型、基于线性内插和基于神经网络的GM(1,1)模型对某建筑物的沉降观测数据进行分析和预测,并将建模过程在Matlab中用程序语言进行描述。依据预测结果对3种方法的优缺点进行说明,对于实际工程的数据处理方法选取有一定的指导意义。     

新陈代谢GM(1,1)模型在大坝边坡沉降监测中的应用

针对传统GM(1,1)模型存在数据序列的初始值过旧使预测意义减弱的问题,文中采用更新数据序列初始值的新陈代谢GM(1,1)模型对传统模型进行改进;以南方某大坝边坡监测点的沉降位移为例,分别使用两种模型对该监测点沉降位移进行拟合预测并与实际值进行比较。实验证明,新陈代谢GM(1,1)模型精度明显高于传统模型,更接近于真实值。     

基于优化GM(1,1)模型的基坑位移监测数据预测方法

针对GM(1,1)模型预测结果精度低的问题,提出原始序列卡尔曼滤波处理的优化模型方法,结合指数函数构造背景值,进行灰色模型预测分析。结合苏州站综合楼基坑沉降监测结果,探讨了GM(1,1)模型原始序列的选择,分析了优化GM(1,1)模型的精度,验证了优化模型在提高预测精度上的可行性。     

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。     

灰时序GM-AR模型在建筑物沉降变形预测中的应用

本文以现代高层建筑沉降变形预测为主要研究目的,讨论了灰色GM(1,1)模型和时序AR模型的特点和适用范围,从预测的角度对灰色和时序模型进行了比较和分析;提出了基于优化灰参数α、u的GM(1,1)模型和AR组合模型预测高层建筑物沉降变形的新方法;将变形量分解成具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项,建立GM-AR模型分别对趋势项和随机项进行预测,应用结果表明,该方法使预测结果更为可靠、准确。     

灰色-小波神经网络支持下对地铁工程沉降变形的预测

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。     

基于小波去噪的灰色Verhulst模型在高铁路基沉降预测的应用

高铁路基需严格控制工后不均匀沉降。鉴于高铁路基沉降预测值精度受观测噪声和预测拟合函数的影响,本文提出了基于小波函数去噪,对去噪数据进行灰色Verhulst模型预测的方法,并阐述了高铁路基沉降预测评价方法。通过工程实例对比分析了去噪灰色Verhulst模型、GM(1,1)模型、双曲线模型在沉降数据处理中的拟合精度和预测精度。结果表明:GM(1,1)模型拟合精度高,预测精度低,不适用于长期预测;双曲线法预测精度最低,预测曲线不包含路基饱和发展过程;小波去噪灰色Verhulst模型符合高铁路基沉降规律,预测精度高,可以广泛用于路基沉降预测。