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改进灰色马尔科夫模型在基坑预测中的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基坑预测问题关系到工程施工的安全,在施工过程中对基坑进行周密的监测和变性预测分析显得尤为重要。针对传统预测模型存在固有偏差和可靠性低的缺点,采用新陈代谢的原理对无偏灰色加权马尔科夫模型进行改进。该模型先用无偏灰色模型拟合系统的总体变化趋势,然后,对拟合残差进行马尔可夫状态划分,并根据各阶权重对不同步长的转移矩阵进行加权处理,用加权后的无偏灰色马尔科夫模型进行预测。在每一步的预测中,利用新陈代谢的原理不断更新建模所使用的数据。将该模型用于基坑沉降预测,并通过实例进行验证。实验表明:基于新陈代谢的无偏灰色加权马尔科夫模型提高了基坑沉降预测的精度和可靠性,预测精度与未改进模型相比提高了8.54%。 相似文献
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运用曲线拟合、自回归法和指数平滑法对基坑变形监测数据进行初步预测,并利用蚁群算法将曲线拟合、自回归预测和指数平滑预测进行组合,实现最优权重的选取,完成组合模型的设计和实现.最后对某基坑监测数据预测和分析表明,基于蚁群算法的组合模型综合利用了单个模型的特点,预测结果比单一模型的预测精度有明显提高. 相似文献
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刘维康 《测绘与空间地理信息》2019,42(4):153-156,161
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。 相似文献
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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。 相似文献
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为了对建筑物基坑沉降进行准确预报,在传统的时间序列预测模型的基础上,提出了一种基于经验模态分解(EMD)方法的差分灰色神经网络-AR模型。该模型充分结合EMD方法在信号自适应分解中的优势,通过EMD方法将监测数据分为不同频段的分量,使用差分灰色神经网络模型对序列更为稳定的低频分量进行预测,消除了由于灰色预测模型预测残差不稳定导致预测结果精度较低的问题;使用AR时间序列模型对稳定性较低的高频分量进行预测,重构由不同模型预测得到的结果,得到最终预测结果。将灰色GM(1.1)模型、差分灰色神经网络模型与本文提出的组合模型应用于某在建建筑物基坑沉降预测中,试验结果表明相比于灰色GM(1.1)模型与差分灰色神经网络模型,本文提出的组合模型预测精度更高,可以有效预报建筑物基坑沉降,在实际工程中有较高的推广价值。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(10)
基于遥感定量化干旱监测结果,进行了干旱预测的研究。将遥感获得的条件植被温度指数VTCI序列应用于陕西关中平原地区,并利用ARIMA模型对该地区的VTCI时间序列进行分析建模预测。提出由点到面的时空序列预测方法,先对该区域的36个气象站所在像素点建立适合的ARIMA模型,再对整个区域所有像素点的VTCI时间序列进行建模预测。进行1步和2步预测,显示预测结果较好,1步预测精度好于2步预测;对历史数据进行AR(1)模型的拟合,拟合误差大部分较小。结果显示AR(1)模型适合VTCI序列。 相似文献
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针对地面沉降与地下水水位变化的内在关系,考虑地面沉降受到自身变化规律的影响,建立基于库伊克变换的地面沉降预测模型,应用该模型对某地区地面沉降统计数据进行模拟预测,有效实现该地区地面沉降与地下水水位以及本身之间的定量模拟,并探讨模型的拟合效果和预测精度。结果表明库伊克模型拟合效果较好,预测精度较高,能较好地反映研究区域的地面沉降变形趋势。 相似文献
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L ogistic 模型在地面沉降预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
随着城市大规模工程建设的开展,由此引发的地面沉降对区域生态环境、基础设施的影响不容忽视,地面沉降预测与控制是亟待深入研究的重要课题。研究表明,地面沉降基本经历发生、发展、成熟,最后到达一定极限沉降量的过程,这与Logistic模型反映事物的发展规律非常接近。文中建立地面沉降量Logistic预测模型,以某地区地面沉降实测数据为例进行定量模拟预测,结果表明,Logistic预测模型能很好的拟合沉降量—时间关系曲线,而且能够对地面沉降进行较为准确的预测。 相似文献
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为了提高地下开采地表下沉预测结果的精度及可靠性,提出了基于混合智能优化算法(hybrid intelligent optimization algorithm,HIOA)与组合核相关向量机(multi-kernel relevance vector machine,MK-RVM)的地下开采地表下沉预测方法。首先,分别构建HIOA与MK-RVM算法,并利用HIOA优化MK-RVM的参数。然后,采用优化后的MK-RVM构建地表下沉几何参数预测模型和动态下沉预测模型。最后,利用以上模型对上山移动角、下山移动角、中心移动角、地表最大下沉及动态下沉进行预测,并分析预测结果的精度及可靠性。实验结果表明,该方法的精度与可靠性较单一核函数相关向量机与支持向量机有较大改善。 相似文献
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大速率、不均匀的地面沉降已经威胁到人类的生产活动,高精度的沉降预测结果对于地质灾害的精准防控具有重要意义。为掌握地面沉降的演化规律,利用现场观测数据或InSAR数据开展了多项预测研究。然而,由于空间异质性的存在,大范围地面沉降的准确预测仍然是一项挑战。在这项研究中,从数据驱动的角度提出了一种顾及空间异质性的大范围地面沉降时空预测方法 STLSTM (Spatio-temporal Long Short-Term Memory)。首先,通过聚类识别地理空间中的均质子区;然后,在每个子区中,一个特别的长短期记忆LSTM (Long ShortTerm Memory)网络被用来捕捉局部位置的非线性特征;最后,利用预训练的网络对未来时刻的地面沉降进行定量预测。在实验部分,哨兵1号影像数据被用来比较STLSTM与其他8种基准方法的性能,利用空间统计指标分析了模型的有效性。结果表明,STLSTM在152 s内达到了最高的预测精度(71.4%),且能够有效弱化空间异质性对大区域沉降预测任务的影响。总之,这项研究将空间异质性处理策略融合到深度学习模型中,实现了高精度、高时效的大范围地面沉降时空预测。 相似文献
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将多项式曲线拟合和AR(p)模型应用到地表沉降预测实例中。通过实测沉降数据与预测数据的对比分析,从而对两种模型预测的准确性进行比较,实验表明两种模型在沉降预测中具有很好的适用性。 相似文献
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BP神经网络具有非常强的非线性映射能力,广泛应用于分类识别、逼近、回归、压缩等领域。本文基于BP神经网络的理论基础,利用某矿区地表沉降观测点1~10期的实测沉降数据资料,结合MATLAB建立针对矿区地表沉降的预测模型,并预测其11~15期的沉降情况。通过将预测值与实测值进行对比,分析预测模型精度,结果表明BP神经网络用于矿区地表的沉降研究是可行的。 相似文献