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。     

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。     

pGM(1,1)模型在变形预测中的应用

分析了GM（1，1）模型在背景值取值上的不足，提出了一种基于权的pGM(1,1)模型，通过模型比较，表明pGM(1,1)模型具有更好的预测效果，并用该模型进行了实际的变形预测。     

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。     

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。     

改进的GM(1,1)模型及其应用分析

GIM(1)模型是一种改进的GM(1,1)模型。文章在介绍两种模型的基础上,分别进行实例计算和分析,得出了GIM(1)具有更大的优越性,具有预测结果精确,对时间的依赖性较小的特点。     

pGM(1,1)模型在变形预测中的应用

分析了GM(1,1)模型在背景值取值上的不足,提出了一种基于权的pGM(1,1)模型.通过模型比较,表明pGM(1,1)模型具有更好的预测效果,并用该模型进行了实际的变形预测.     

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)模型在沉降预报中的应用

本文提出采用灰色理论进行定量预报的方法。讨论GM(1，1)沉降预报模型的建立以及应用问题，并使用建立的预报模型对沉降控制点沉陷量进行预报。结果表明，用GM(1，1)模型进行预报具有理论的可行性和现实意义，说明灰色理论在地表沉降预报领域具有实用价值。     

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。     

基于总体最小二乘的改进GM(1,1)模型及其在建筑物沉降预测中的应用

介绍灰色系统理论及GM(1,1)模型,在GM(1,1)模型灰参数求解以建立微分方程时采用的最小二乘方法求未考虑模型中存在数据相关性的问题,引进总体最小二乘这种能够处理系数矩阵和观测矩阵同时存在偶然误差的平差方法,将总体最小二乘平差准则用于模型灰参数的解算,并且考虑系数矩阵和观测矩阵的权阵。分析这种改进的GM(1,1)模型的应用并以具体工程实例为背景讨论改进模型的优越性。     

基于残差改正的动态GM(1,1)模型在公路边坡变形监测中的应用

本文针对传统的GM(1,1)模型的不足,对模型进行了改进,建立了基于残差改正的动态GM(1,1)模型,并将其利用到公路边坡变形监测的数据处理当中。经过预测值与实际观测值比较,证明其在长期预测中具有明显优势。     

幂函数变换的GM(1,1)模型在BDS卫星钟差预报中的应用研究

由于卫星钟存在频率高、敏感性强、极易受到外界影响从而导致观测数据波动大,预测结果精度低的问题,利用幂函数变换法对初始观测数据进行变换预处理,从而提高观测数据的平顺度.由此提出一种基于幂函数变换的GM(1,1)模型,选用北斗卫星导航系统(BDS)卫星钟差进行插值和预报,并且进行了精度验证.实验结果表明:Lagrange插值方法可以满足高精度BDS的钟差的插值需要;利用幂函数变换的GM(1,1)模型相比传统模型精度有效提高了,而且当改进模型和传统模型预报值越接近实际值,则幂函数改进的GM(1,1)模型精度更高,适用性更强,对BDS卫星钟差预报具有实际参考价值.     

GM(1,1)模型在区域似大地水准面精化中的应用研究

提出一种利用GM(1,1)模型来拟合高程异常值序列的方法,文中就其建模理论和计算流程进行系统介绍,采用MATLAB语言编程对算法加以实现,并以某区域似大地水准面精化实例进行验证。结果表明,利用GM(1,1)模型建立区域似大地水准面精化模型是可行的。     

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。     

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。     

小浪底水利枢纽大坝变形的灰色预测模型

在分析大坝变形预测方法的基础上,首次运用灰色理论和方法通过模型的建立、模型精度检验过程得出用于预测大坝变形的GM(1,1)模型,并用该模型对小浪底水利枢纽大坝坝顶视准线部分监测点的变形量进行了预测,预测取得比较满意的结果,证明此模型在实际工程中应用是可行的,同时为大坝安全运行提供了重要的依据。     

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。