GM(1,1)模型在深基坑变形预测中的应用

为研究基坑工程的变形规律,合理预测基坑未来的变形趋势,针对基坑工程变形中存在的各种变形因素复杂、变形大小不确定等情形,采用灰色系统理论建立基坑变形分析模型,结合工程实例,通过GM(1,1)模型群的建立确定最佳预测模型,然后在最佳模型基础上分别建立全数据模型、新信息模型、自动更新三种模型;预测结果表明应用灰色模型进行基坑工程变形分析的可行性和可靠性,为基坑工程的变形分析和安全性诊断提供了可靠的理论依据和科学的分析方法。     

灰色预测与Kalman滤波在建筑物沉降变形分析中的应用

沉降变形分析与预测对于建筑物的安全运营具有重要作用,建立科学、合理的预测模型对于变形分析极其重要。本文运用GM(1,1)模型与Kalman滤波模型对建筑物沉降变形进行预测。通过实例对比分析表明,GM(1,1)模型较适合短期且变形趋势呈线性或指数分布趋势的变形分析与预测;Kalman滤波模型对短期和较长周期呈波形或线性变形均具有较高预测精度。     

利用二次移动平均法的GM(1,1)模型和Kalman滤波在沉降监测应用中的比较分析

利用时间序列分析方法中的二次移动平均法提取出沉降监测序列中的趋势项,并在此基础上建立固定维数的动态GM(1,1)灰色模型进行沉降预测,同时利用Kalman滤波方法进行沉降预测,结合实际算例结果表明,这两种模型均能够较好地进行预测,证明了这两种预测模型均具有一定的可行性和有效性,并对两种预测模型在沉降监测预报中的应用进行了比较和分析。     

基于D-InSAR与GM(1,1)模型的矿山变形 监测与预测

为充分掌握矿山开采引起的地表残余动态变形及整体变形趋势,本文采用D-InSAR技术与GM(1,1)预测模型相融合的方法对淮北袁店二矿进行了实验研究。首先采用D-InSAR技术对袁店二矿的地表工作面进行实时监测,并利用地表移动观测站的实测水准数据对D-InSAR监测数据进行可靠性验证;然后基于D-InSAR监测数据与GM(1,1)模型的融合动态分析袁店二矿地表残余变形量;最后实现对袁店二矿地表残余变形的有效预测。实验结果表明两者的融合可以有效地对矿山进行变形监测与预测。     

灰色GM(1,1)模型在高铁线下工程沉降变形预测中的应用

讨论了GM(1,1)预报模型的建立及应用问题,并通过对贵广铁路某高架桥沉降变形数据进行研究,结果表明,利用GM(1,1)建模进行预报具有理论的可行性和现实意义,说明灰色理论在线下工程沉降变形监测中具有实用价值。     

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。     

变异时序回归GM(1,1)模型

鉴于在GM(1,1)预测模型中,灰参数与背景值导致的GM(1,1)模型的残差,本文提出将残差引入到时序中,对时序进行变异,利用不同的曲线回归方程对变异时序进行估计.基于对不同回归方程估计结果的误差分析,选用最佳的回归方程作为GM(1,1)变异时序预测方程;并将预测结果作为GM(1,1)模型的变量k.实例计算表明,变异时...     

改进的新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用

对新陈代谢GM(1,1)模型所采用的灰色预测方法进行了改进,运用新的代数递推方程替代了原始的灰色微分方程,并利用某建筑物的沉降观测数据进行了预测与分析,结果表明,改进后的新陈代谢GM(1,1)模型的预测精度得到了显著提高。     

GM(1,1)多项式拟合模型在变形监测中的应用

GM(1,1)具有要求样本数据少,运算方便,短期预测精度高等优点,因此而得到广泛应用;但它也存在一定的局限性,其主要适用于单一的指数增长的模型,对序列数据出现异常情况很难预测。为了改善这一局限性,将其与多项式拟合进行组合,通过实例分析证明组合模型比单一模型拟合精度更高,达到比较好的效果。     

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。     

灰色系统GM(1,1)模型在建筑物变形监测中的应用

对GM(1,1)模型的基本原理进行了介绍,给出了模型预测精度评定的方法和等级指标,并基于MATLAB实现模型对实际工程沉降数据的预测,对模型的预测效果进行了分析。     

GM(1,1)残差修正模型在建筑形变预报中的应用

通过对比建筑形变监测数据的GM(1,1)模型和改进的GM(1,1)残差修正模型建模的预报结果,表明残差修正GM(1,1)模型的预报精度明显高于传统GM(1,1)模型的预报精度,并且二次残差修正GM(1,1)模型的预报精度远高于一次残差修正GM(1,1)模型的预报精度,从而为准确形变预报提供了一种简单而有效地新实践。     

新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用研究

本文针对传统GM(1,1)模型存在的不足,建立了新陈代谢GM(1,1)沉降预测模型.并以某建筑物沉降为例对比两模型的预测值,结果表明新陈代谢GM(1,1)模型在处理该类数据上更加具有一定的优势.     

GM(1,1)变形建模中元素选取的对比研究

以某煤矿工作面内某点的沉降观测数据为依据,分别选取累计变形量、单次变形量以及日变形速率为建模元素获取建模序列,用c#对该点建立均值GM(1,1)模型,得到3种不同建模序列的沉降预测值.对比分析发现,单次变形量以及变形速率序列对建模数据预测优于累计变形量序列.而且若等周期观测,变形速率与单次变形量预测效果相同;非等周期观...     

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。