基于灰色幂模型的施工地表沉降预测方法

灰色模型是沉降预测的常用方法,具有预测时间长、所需数据少的优点,针对不同的数据特点可以与其他模型进行结合以提高模型预测精度。灰色幂模型NGBM(1,1)即非线性灰色伯努利模型,在经济分析、天气预测等方面已经有较多应用,但在沉降领域应用较少。针对此问题,本文在灰色模型的基础上分析灰色幂模型的计算方法,并结合实例数据进行分析,结果表明,幂函数模型的平均相对误差仅为5.99%,后验差与小概率分布均为一级,具有较高的精度。     

基于灰色模型的地铁运营期轨行区沉降预测研究

针对运营期地铁结构内的轨行区部分沉降的成因进行了阐述,以南京地铁二号线部分区间沉降监测为例,介绍了基本监测方法和监测点布置情况。在论述GM(1,1)灰色模型生成原理的基础上,研究了模型精度及模型拟合程度评定方法,提出了采用GM(1,1)灰色模型对轨行区沉降进行预测研究,分析了实测结果与预测结果的残差,比较了不同模型的预测效果。计算实例表明,该模型预测精度高,所需数据少,简单实用,在中短期预测方面效果良好;并创新开发了预报的手机和网页终端,提出了短信报警预警值的分类等级。预测模型和预警软件开发方法值得在地铁轨行区沉降预测中推广。     

灰色马尔可夫模型在建筑物沉降预测中的应用研究

建筑物作为一个特殊的物体,必须正确预测其变形发展趋势,灰色GM(1,1)模型由于自身的局限性使其在沉降预测中显得方法单一。本文提出一种预测模型,灰色马尔可夫模型,该模型结合了灰色模型和马尔可夫模型的优点,共同来判断建筑物的发展趋势,并通过实例来验证该方法的可行性。     

建筑物沉降数据分析的灰色预测方法

本文将灰色系统理论的GM（1，1）模型应用于建筑物沉降观测，并结合南宁市民生广场沉降观测实例，进行沉降预测结果的分析和检验，充分证实了在建筑物沉降变形分析中应用灰色预测法的可行性。     

改进的灰色模型在高铁沉降预测中的应用

针对目前灰色模型在高速铁路沉降预测中存在的不足之处,该文提出了一种通过改善原始数据序列的光滑度来提高灰色模型预测精度的方法,并结合实例,验证了改进灰色模型在高速铁路沉降预测中的可行性,为今后高速铁路的沉降预测评估提供了更多的参考和借鉴。     

基于灰色模型的建筑物沉降预测研究

由于非等间隔GM(1,1)灰色模型对于处理数据量小且表达信息不确定的数据具有优越性,因此广泛应用于石油天然气勘探、机床故障诊断、电力负荷预测、大坝安全监测等领域。基于非等间隔GM(1,1)灰色模型理论,利用某小区建筑物沉降观测的实测数据,建立了适合该小区建筑物沉降预测的灰色模型。通过对比理论预测值和实测值,并进行模型对应的精度评定分析,结果表明,此模型适用于该建筑物沉降预测分析的研究。     

灰色精化模型应用于地面沉降预测

地面沉降是一个复杂的过程,较难建立准确的预测模型。传统灰色模型不能处理沉降观测值序列中的异常点,对于波动大的原始数列也没有精确预测,针对其背景值取值方法的不足,建立一种精化灰色模型(JGM(1,1)模型),分析预测结果和精度,表明该模型具有较高的预测精度和可靠性。     

改进的灰色模型在建筑物沉降预测中的应用

介绍灰色非等间距GM(1,1)模型的建立及其精度评定方法,着重探讨模型精度的主要影响因素,并从模型背景值的构造以及初值选取两个方面对灰色非等间距GM(1,1)模型进行改进,结合高层建筑沉降监测实例进行预测结果分析,结果表明,改进后的灰色模型具有较高的精度,在沉降预测中具有较高的应用价值。     

动态平差灰色预测优化模型

根据灰色系统ＧＭ（１,１）模型的性质,提出了利用观测网的数据建立ＧＭ（１,１）模型的优经方法,从而使观测网的动态平差与预测得到优化,计算实例说明是有效的。     

基于灰色Verhulst模型的建筑工后沉降预测

根据灰色系统理论、Verhulst模型和建筑工后沉降规律,建立建筑工后沉降灰色Verhulst预测模型,给出模型精度评定方法和残差修正预测模型,并提出非等时距沉降序列的Lagrange多项式等时距插值转换方法。通过工程实例计算分析,取得较好的效果。     

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。     

公路路基沉降灰色预测方法之探讨

根据公路路基沉降规律和GM(1,1)模型单调指数变化的特性,提出了对原始数列进行分析,合理选择GM(1,1)模型或灰色Verhulst模型。若原始数列处于快速沉降阶段,宜选用GM(1,1)模型;若原始数列处于沉降饱和阶段,宜选用灰色Verhulst模型,并用数学方法证明了灰色Verhulst模型的合理性。     

新灰色组合模型在沉降变形预测中的作用

提出以传统灰色模型、初始值修正值、背景值优化后的预测数据及组合模型预测值作为B样条曲线的型值点进行曲线拟合,得到新的灰色组合模型。新灰色组合模型能够在一定范围内更好地反映沉降序列变化的曲线,获得较好的预测效果。该方法既保留了灰色模型的短期预测精度高的特点,也具备了B样条曲线局部性、连续性的特点。实例计算结果表明,该新灰色组合模型预测效果能够更加逼近实际沉降序列,较单一传统模型预测精度高,能够达较好的预测效果。     

不等时距的灰色模型预测

本文就实际观测中的不等时距情况进行了讨论，经过变换，将等时距的GM（1，1）模型，转为不等时距的GM（1,1）模型，进行预测．并经过残差修正，提高预测精度．     

宝鸡电视塔沉降灰色模型预测

本文应用灰色系统理论，对沉降观测数据进行处理，建立灰色动态ＧＭ模型。作出沉降预测。     

改进灰色马尔科夫模型在基坑预测中的研究

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%。