加权灰色线性回归组合模型在高铁隧道沉降监测中的应用

近年来,相关的研究与实践表明,变形监测的数据处理方法比较成熟,如回归模型、卡尔曼滤波模型、灰色模型、时间序列模型以及人工神经网络模型等各种模型,均经过了各种检验,而且有效地应用在变形监测技术中。然而单一的模型预测有其自身的局限性,因此,预测模型需要采用组合优化模型弥补单一模型的缺陷。本文主要阐述了加权灰色线性回归组合模型在高铁隧道沉降预测中的应用,通过与传统的GM(1,1)模型以及灰色线性回归组合模型进行对比。实验结果表明,加权灰色线性回归组合模型具有较高的预测精度。     

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。     

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。     

变权组合模型在工程变形预测中的研究

随着变形预测在工程中的广泛应用,很多单一预测模型预测精度较低,因此,很多学者对组合预测模型进行探讨研究。本文主要研究定权和变权两种确定权重系数建立组合预测模型的方法,以灰色GM(1,1)模型和时间序列模型两种单一模型为基础建立定权组合预测模型和变权组合预测模型进行拟合预测,并通过实例验证分析,得出变权组合预测模型拟合预测精度高于定权组合预测模型拟合预测精度,得到了较好的拟合预测结果,从而可以更好地应用到工程变形预测当中。     

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。     

变形预测模型在地铁保护区监测中的应用

结合某地铁保护区隧道监测工程,对沉降数据进行了分析及建模预测,以掌握其变形规律并预测变形趋势。由于单一预测模型存在弊端,较难达到预测要求,所以将灰色预测模型与时间序列模型进行组合,并将新陈代谢的思想引入组合模型进行建模预测。结果表明,新陈代谢灰色-时序组合模型预测结果可靠,具有较高应用价值。     

基于Matlab的灰色回归组合模型在沉降监测中的应用

基于Matlab的灰色回归组合模型,是对灰色GM(1,1)模型以及线性回归模型的补充和改善,通过对某工程沉降监测数据进行分析和处理,并且与单一模型的预测精度相比较,从预测结果可知该组合模型的预测精度与单一模型相比有较大提高,这对于预测工程时间有一定的指导意义。     

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。     

优化非等时距加权灰色-时序组合模型在地铁监测中的应用

对某地铁工程沉降数据进行建模预测,可以掌握其变形规律并预测变形趋势.本文将传统非等时距灰色模型引入时距权比系数,按照不同的生成及还原方式构建3种预测模型,并确定最优拟合序列.在此基础上,组合时序模型对残差部分进行处理,建立优化非等时距加权灰色-时序组合模型,结合工程实例进行验证.结果表明,优化非等时距加权灰色-时序组合模型在地铁监测中具有实用性.     

基于灰色神经网络模型修正矿区地表变形数据

针对矿区地表变形数据间断缺失的现象,分析了矿区地表变形数据特点,提出了一种灰色神经网络组合模型对间断数据进行预测。首先,利用非等间距灰色模型计算灰预测平面,再采用BP神经网络模型对预测平面区间进行加权组合,得到最终的预测值。实验表明:灰色神经网络组合模型预测精度高于灰色模型,对矿区地表变形数据处理的适应度更高。     

灰线性马尔科夫模型在建筑物变形监测中的应用

针对传统灰色GM(1,1)预测模型在建筑物变形监测预报中的拟合精度较差、预测精度较低和预测时间较短的问题,文中以传统GM(1,1)、线性回归和马尔科夫模型为理论基础,构建了灰线性马尔科夫预测模型,并结合某建筑物变形监测的观测数据,运用新陈代谢的计算模式进行预测。结果表明,灰线性马尔科夫预测模型的拟合精度和预测精度优于单一的灰色GM(1,1)预测模型和线性回归预测模型,灰线性马尔科夫预测模型具有预测精度高、预测时间长和稳定性高的优势。     

基于模糊时间序列的变形预报模型及其应用

将模糊时间序列模型引入变形预报,并与灰色GM(1,1)、等维灰数、组合动态等模型进行了比较,计算结果表明,模糊时间序列模型各项精度评定指标优良,并且计算简单,非常实用。     

变权组合预测模型在大坝沉降监测中的应用

为探讨变权组合预测模型在变形监测中的应用,以监测某大坝沉降量为实例,研究基于线性回归预测模型和灰色模型GM(1,1)的变权组合。通过预测该大坝坝内沉降量,比较两种单一预测模型和变权组合预测模型的预测误差平方和,证明变权组合预测模型在沉降预测中具有更好的预测精度。     

全最小一乘的灰色模型在变形监测中的应用

简述了全最小一乘准则下的参数估计理论和灰色GM(1,1)模型建模原理,介绍了全最小一乘准则下的灰色GM(1,1)模型参数估计和利用线性规划模型进行参数计算的方法。通过实例与最小二乘准则下灰色GM(1,1)模型计算出的各项指标进行对比,结果显示,利用全最小一乘准则下的灰色GM(1,1)模型进行变形预测,不论有无异常值存在,其预测值均有较强的稳健性。因此,该模型对工程变形监测的预报具有重要的意义。     

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。     

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。     

基于插值指数平滑组合模型对深基坑沉降的预测研究

深基坑测量在较短周期内获得的观测数据所建立的预测模型,往往不能有效地体现出深基坑非线性变形的特点。通过对深基坑实测,本文提出先使用三次样条插值法,对原始观测数据做预处理,以凸显数据的非线性特点,再使用三次指数平滑法建立串联式组合预测模型,并对沉降趋势做预测。结果表明,这种串联式组合预测模型适用于基坑沉降变形的非线性特点,相比单一的指数平滑法建立的预测模型,提高了初值拟合精度,使预测精度更高。     

SAS/ETS在变形监测数据处理中的应用

在综合考虑数学模型的预测精度与编程实现的可操作性基础上,提出了利用模块对变形监测数据进行时间序列分析,并概括介绍了该模块的3个主要命令使用方法,解决了时间序列分析在监测数据处理中实现起来非常繁琐的问题。最后通过与环境下动态灰色模型综合比较,证明了时间序列分析在变形监测数据处理中操作简单,模拟精度和预测精度都较高。     

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。     

基于组合模型的建筑变形态势分析方法

传统的变形态势分析大都是基于单个模型进行的。虽然使用单个模型是经过一系列计算优选得到,但在实践中单个模型进行分析时,仍存在较大的局限性,其准确性亦不够高。本文对组合模型法的原理作了概述,并将其应用于高架桥墩监测进行了实例分析,不仅预测了变形量,也预测了变形速率,获得了变形终;变形态势分析结果验证了组合模型法较单模型法的优越性。