非等间隔GM(1,1)模型在矿山开采沉陷中的应用

矿山开采沉陷直接影响地面建筑物的安全性评价。以预测矿山开采沉陷量为目的,并结合矿山开采沉陷监测非等时间间隔的特点,以相邻监测时间间隔为权,建立灰色系统非等间隔GM（1,1）模型,并将该模型应用于矿山开采沉陷量预测中。由后验差检验结果和预测分析说明该模型应用于矿山开采沉陷量预测中具有可靠性。实践证明,在矿山开采前期阶段用该模型预测的矿山开采沉陷量与实际沉降量符合较好,能较好地预测矿山开采沉陷对地表建筑物的损害程度,减少开采沉陷造成的经济损失。     

非等间隔灰色GM(1,1)模型在沉降数据分析中的应用

本文用灰色系统理论的非等间隔模型GM(1,1)对西安市朱雀大厦周边建筑物及地表沉降观测数据进行了建模、分析和预测,并且与传统的回归模型拟合结果进行了比较,比较的结果验证了该灰色模型在建筑物及地表沉降变形分析中的实用性、正确性和有效性。     

基于GM(1,1)模型的矿山开采沉陷预测

矿山开采沉陷的因素具有复杂性,但可以利用预测理论加以预测。在分析矿山开采沉陷系统灰色因素的基础之上,提出了将开采沉陷下沉量作为矿山开采沉陷系统的特征量处理,运用灰色理论对开采沉陷下沉量进行预测。灰色理论运用预测对象自身的时间序列,而与预测对象相关联的其他因素没有参与运算和建模,因此运用起来比较简单使用,不用考虑其他复杂的要素。灰色理论在矿山开采沉陷预测中发挥了重要的作用。     

非等时距GM(1,1)在变形预报中的应用

本文应用灰色理论建模原理,探讨了非等间距GM(1,1)模型的建模步骤;通过几种不同参数下的建模方式,利用MATLAB编程进行计算比较,着重分析影响非等间距GM(1,1)模型预报精度的因素,并探讨模型的改进方法。结果表明,对于较均匀的非等间距数据,灰色模型具有较高的预报精度。在间距间隔变化较大的情况下,灰色模型进行改进后也能得到比较满意的预报结果。     

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。     

GM(1,1)模型在矿山开采沉陷预计中的应用

矿山开采沉陷预计对预防开采沉陷对地表构筑物的损害及保护地面设施,减少开采沉陷造成的经济损失具有重要意义。矿山开采沉陷受到多方面因素的影响,其过程可视为一个灰色系统。本文将观测时间间隔视为灰色系统的一部分,直接建立等间隔GM(1,1)模型,通过对计算值的改正,最终得到预测值。由后验方差检验结果和预测分析说明该模型应用于矿山开采沉陷量预测中具有可靠性。大量计算证明,在矿山开采前期阶段用该模型预测的矿山开采沉陷量与实际沉降量符合较好,可以用来预测矿山开采沉陷对地表建筑物的损害程度。     

非等间隔灰色模型在桥梁墩台沉降预测中的应用

灰色系统理论具有对样本数量需求少、预测精度好的特点,被广泛地应用于隧道桥梁、公路建设中的数据建模分析,但该数学模型严格要求样本序列等间隔性,因而限制了其适用区间。本文以桥梁墩台沉降数据为例,采用时间加权因子对传统灰色模型方式进行改进,并对其预测效果进行精度检验,为相关非等间隔工程数据建模提供一定的理论参考。     

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。     

非等时空距GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用

以灰色理论为指导，GM（1，1）模型为基础，提出用最小二乘原理对灰色模型进行优化，大大提高非等时距GM（1，1）模型的预测精度，并对某海堤监测数据进行预报，检验结果表明预测值达到很好精度，由此证明，此方法有较大的应用价值。     

基于小波去噪的非等间隔变形监测数据GM(1,1)预测方法研究

在小波去噪和非等间隔GM(1,1)的基础上提出基于小波去噪的非等间隔GM(1,1)组合模型的预测方法,并且通过矿区实测数据模拟实验对三种方法进行对比分析。结果表明,小波去噪的模拟精度高于非等间隔GM(1,1),组合模型的预计精度高于单独使用非等间隔GM(1,1),验证了该方法的实用性和可靠性。     

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。     

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。     

加权GM(1.1)模型在地铁沉降监测中的应用

GM(1,1)模型中的新数据的重要性远远大于那些陈旧的数据,然而,传统的GM(1,1)模型数据的累加并没有体现出新数据的重要性.通过对广州地铁五号线沉降监测数据进行处理,分别建立传统的GM(1,1)模型和加权GM(1,1)模型,对两种模型进行分析与预报,比较的结果验证了加权GM(1,1)模型在地铁沉降变形分析中的有效性、实用性和正确性.     

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。