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。     

非等间距无偏GM（1,1）模型在建筑沉降预测中的应用

将非等间距数列转化为等间距数列,并建立无偏GM（1,1）模型.通过对非等间距数列的处理,得到适合GM（1,1）建模的等时距数列,并在GM（1,1）模型的基础上,给出非等间距无偏GM（1,1）建模的具体步骤.从理论上证明无偏GM（1,1）能消除GM（1,1）模型的固有偏差,拓宽GM（1,1）的使用范围.最后将模型应用于实际建筑沉降预测中,研究结果表明非等间距无偏（1,1）模型精度高、实用性强.     

非等间距GM(1,1)模型背景值优化方法在沉降预测中应用

基于初始条件、背景值等是灰色建模精度和适应性的重要影响因素,本文针对非等间距GM(1,1)模型中的背景值进行了优化改正,提出一种带有适应因子λ的背景值构造方法。根据灰色模型的一次累加生成序列的近指数特征计算了模型发展系数a与适应因子λ。结合实例,与非等时距GM(1,1)的初始条件优化模型对比分析,结果表明经过优化背景值的非等时距GM(1,1)模型有效地提高模拟预测精度,同时也适用于等间距模型,具有较强的适用性。     

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。     

非等步长GM(1,1)模型及其在大堤沉降监测的应用

针对非等步长数据,传统GM方法是构造等步长序列,生成1-AGO序列,再建立等步长GM(1,1)模型。考虑到变形观测序列非等步长特性,以相邻观测时间间隔为权,直接生成1-WAGO序列,建立非等步长GM(1,1)模型。将GM(1,1)模型应用于堤防工程沉降观测分析与预报,得到了有益的结论。     

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。     

非等间距GM(1,1)建模方法对比分析及应用

非等间距GM(1,1)模型为实际工程变形监测中不等间距观测数据的处理提供较好的解决途径。文中以两种非等间距GM(1,1)建模方法为研究对象,通过工程实例的对比分析与实际应用,讨论两种模型的建模差异,给出模型精度与预测评价,提出选择非等间距GM(1,1)建模方法的参考建议。     

自适应GM(1,1)模型进行地表沉降预报

提出采用自适应GM( 1 ,1 )模型进行地表沉降预报 ,并用于兖州某矿形变控制点的沉降预报 ,效果令人满意。说明此模型具有实用价值。     

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。     

GM(1,1)模型在建筑物沉降分析中的应用

采用灰色理论中的GM(1,1)模型,对建筑物的沉降数据进行拟合,并以此模型进行预报。通过实例分析,GM(1,1)模型具有较高的拟合精度以及预报精度,能够准确预报建筑物未来沉降趋势,在确保建筑物安全方面,具有较高的实际指导意义。     

灰色GM（1，1）模型在非采动沉降预测中的应用

为了研究地表非采动沉降预测的规律,介绍了灰色预测理论模型的建模方法与模型精度评定方法,阐述了采用GM（1,1）等维新息模型进行沉降数据分析的特点,结合水文资料分析引起下沉的主要原因;并以某工程的沉降观测实例,证实了非采动沉降监测中采用灰色GM（1,1）预测方法的可行性。     

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。     

改进的GM(1,1)模型在大坝变形预测中的应用

针对大坝安全监测数据存在贫信息、小样本的问题,通过对原始数据、初始值以及背景值进行优化改进传统的GM(1,1)模型。以某大坝实测径向水平位移数据为例,分别用改进前后的模型进行预测,并与实测值进行对比。验证改进的GM(1,1)模型的优越性与有效性,相对于传统GM(1,1)模型,其预测精度更高。     

GM(1,1)模型在区域似大地水准面精化中的应用研究

提出一种利用GM(1,1)模型来拟合高程异常值序列的方法,文中就其建模理论和计算流程进行系统介绍,采用MATLAB语言编程对算法加以实现,并以某区域似大地水准面精化实例进行验证。结果表明,利用GM(1,1)模型建立区域似大地水准面精化模型是可行的。     

基于新陈代谢的PGM(1,1)模型在建筑物变形监测中的应用

针对目前灰色理论模型在变形监测中的应用,本文分析了PGM(1,1)模型中的参数及其求解的方法;对于建模时前期观测值对后期预测值的影响,引入新陈代谢理论,通过整体最小二乘求解得到模型的背景值。结合高层建筑物沉降监测的实例进行计算分析,结果表明,基于新陈代谢的PGM(1,1)模型相比于传统的GM(1,1)模型,在建筑物沉降预测方面具有较好的效果。     

灰色系统GM(1,1)模型在地铁安全保护监测中的应用

主要阐述了灰色系统GM(1,1)预测模型在地铁安全保护监测中的应用。采用Matlab数值分析,将长江路九号街区地铁安全保护监测工程中的实测数据同GM(1,1)预测模型得到的数据进行精度对比分析,验证了该模型在地铁保护监测中具有一定的可行性及可靠性,表明GM(1,1)模型能良好地运用到地铁保护监测中,为施工安全起到一定的指导作用。     

基于灰色系统GM(1,1)千将坪滑坡变形监测分析

滑坡在世界范围内广泛分布,我国地域辽阔,有着较为复杂的地理环境,是世界上受灾害影响十分严重的国家之一。2003年7月13日在湖北省秭归县发生千将坪滑坡,由于千将坪滑坡是发生在三峡库区蓄水达到135 m后,因此,受到国内外众多研究机构及学者的关注。本文主要利用千将坪滑坡体上安置的大量GPS监测点,依据监测点在滑坡体上的展布情况及数据完整程度选取特征点进行研究,通过编程建立千将坪滑坡灰色系统GM(1,1)位移预测模型,综合分析预测滑坡变形情况并进行精度评价。     

灰关联GM(1,N)模型在建筑物沉降分析中的应用

针对建筑物沉降变形中各监测点相互关联、相互影响的情形,可将灰色系统理论中的GM(1,N)模型引入到建筑物沉降分析中。本文利用灰度关联方法确定相关因子的关联度,建立GM(1,N)模型,并与回归分析、GM(1,1)模型比较。通过工程实例,得出灰关联GM(1,N)模型预测精度明显高于另外两种模型,验证了该模型在进行建筑物沉降分析预测中应用的可行性。