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。     

基于新陈代谢GM(1,1)模型的益阳城市化水平分析

以益阳市2001年-2010年城市化水平数据为依据,运用灰色系统理论,建立了GM(1,1)和新陈代谢GM(1,1)预测模型;并运用不同方法对2种模型的精度进行了检验,结果表明,新陈代谢GM(1,1)模型优于常规GM(1,1)模型,其精度更高。应用新陈代谢GM(1,1)模型,对益阳市城市化水平未来10年进行预测,其结果符合益阳市城市化的实际情况。     

改进灰色GM(1,1)模型在滑坡预测中的应用

滑坡形成因素复杂,具有典型的灰色不确定性。为研究滑坡发展趋势,在已有滑坡预测技术的基础上,分析了典型灰色GM(1,1)模型在运算过程的误差原因,建立了改进灰色GM(1,1)模型;并运用滑坡实例验证了改进模型,直观显示曲线拟合情况。结果表明,改进后的模型预测精度等级明显提高,相对误差减小;说明所建滑坡预测模型效果好,在滑坡位移预测中有效可行。     

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。     

基于GM(1,1)模型的EXCEL/VBA二次开发

针对建筑沉降的特点,根据灰色系统理论,运用灰色预测模型GM(1,1),利用VBA(Visual Basic for Application)在EXCEL下编写宏程序,对建筑沉降进行预测分析,可以轻松实现灰色预测,效率提升明显且预测结果直观,其结果令人满意。     

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)模型在建筑物变形预测中的应用

通过对某楼群变形预测的实例,阐述了如何利用现场采集的数据信息,按灰色理论的ＧＭ（１,１）模型建立预测模型,对建筑物变形进行预测预报的方法。     

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。     

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。     

混合GM(1,1)模型预报季节性时间序列精度的方法探讨

灰色系统已被成功用于工程、经济、物理控制等许多领域。然而在预报具有季节性的时间序列时，直接应用GM(1，1)灰色模型往往精度不高。因为GM(1，1)灰色模型只能反映时间序列的总体变化趋势，不能很好反映其季节性波动变化的具体特征。因此，作者提出运用“滑动平均去季节性波动”与GM(1，1)混合建模的方法预报具有季节特征的时间序列。并以水文地质系统中地下水位预报和安装在混凝土中的测缝计测得的建筑物形变量为一组时间序列，基于均方差、平均绝对误差和平均绝对百分误差三个精度准则，比较了此方法与其它灰色建模法的结果。结果表明，此方法不仅能反映时间序列的总体变化趋势，而且能客观反映其波动变化的具体特征，有效提高了预报精度，减少了建模的复杂度。     

GM(1,1)病态问题求解的调整计量单位法

目的 分析了GM(1,1)模型中信息矩阵产生病态的原因,提出调整实测数据计量单位来降低信息矩阵的条件数。根据GM(1,1)模型原理,证明了调整实测数据计量单位不会影响模型的相对残差、平均残差及预测精度。数值实验分析结果表明,调整计量单位法是一种简单、易实现且精确解决GM(1,1)模型病态问题的实用方法。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。