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。     

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。     

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。     

GM(1,1)模型反演预测方法在沉降预测中的应用

为了研究提高GM(1,1)模型预测精度的方法,本文首先讨论了GM(1,1)模型对初值的不敏感性和拟合预测序列增长率的恒定性;其次,根据GM(1,1)的性质提出新陈代谢反演预测的方法;最后,通过工程实例对比不同模型的预测精度。结果表明:GM(1,1)反演预测方法具有很高的预测精度,适用于沉降变形预测。     

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。     

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。     

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。     

基于IRCGA优化的GM(1,1)变形预测方法与应用研究

阐述了引入时间距离权的传统GM(1,1)模型的建模过程以及灰色模型等级的判断方法,深入分析了白化背景参数λ取值对建模精度的影响;同时针对传统λ取值的缺陷,提出使用基于实数编码的改进遗传算法(IRCGA)对其进行优化处理,并用多个工程实例分析验证了优化后的GM(1,1)模型相对传统的灰色模型及其优化模型拟合效果更好,更加贴近真实数据序列。     

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。     

沉降监测数据的非等间距GM(1,1)模型插补应用

科学、准确、及时地分析和预报建筑物的沉降状况,对其施工和运营极为重要,沉降监测的研究成果也是检验设计和施工的重要手段。由于自然环境的多变性、施工现场的复杂性等各种主、客观因素影响,监测数据有时会出现间断,为了分析沉降规律,需要对缺失数据进行插补。考虑到沉降监测非等时间间隔的特点,建立非等间距GM(1,1)模型及优化背景值的GM(1,1)模型,应用于沉降监测缺失资料的插补工作中,取得了较满意的监测间断数据插补值。     

非等间距GM(1,1)建模方法对比分析及应用

非等间距GM(1,1)模型为实际工程变形监测中不等间距观测数据的处理提供较好的解决途径。文中以两种非等间距GM(1,1)建模方法为研究对象,通过工程实例的对比分析与实际应用,讨论两种模型的建模差异,给出模型精度与预测评价,提出选择非等间距GM(1,1)建模方法的参考建议。     

基于灰色系统GM(1,1)千将坪滑坡变形监测分析

滑坡在世界范围内广泛分布,我国地域辽阔,有着较为复杂的地理环境,是世界上受灾害影响十分严重的国家之一。2003年7月13日在湖北省秭归县发生千将坪滑坡,由于千将坪滑坡是发生在三峡库区蓄水达到135 m后,因此,受到国内外众多研究机构及学者的关注。本文主要利用千将坪滑坡体上安置的大量GPS监测点,依据监测点在滑坡体上的展布情况及数据完整程度选取特征点进行研究,通过编程建立千将坪滑坡灰色系统GM(1,1)位移预测模型,综合分析预测滑坡变形情况并进行精度评价。     

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。     

K-GM（1，1）模型在岩体变形监测中的应用

传统GM （1,1）模型存在着长期预测效果差、模型精度不高等问题,卡尔曼滤波能够排除建模过程中随机干扰因素,滤波值能够反映更真实的数据情况。为了能更好地提高变形监测的预测精度,基于传统GM （1,1）模型和卡尔曼滤波,提出K‐GM （1,1）模型,利用该模型对岩体变形监测数据进行建模预测,并与传统GM （1,1）模型预测结果进行对比分析,结果表明,K‐GM （1,1）模型具有较高的预测精度,可作为变形监测的一种新方法。     

基于抗差卡尔曼滤波的GM(1,1)模型在变形预计中的应用

针对传统灰色模型建模过程中易受观测数据随机噪声干扰的影响,利用抗差卡尔曼滤波理论能够有效地估计含有噪声的观测值的优点,构建了基于抗差卡尔曼滤波的GM(1,1)模型。结合实例,验证了该模型在一定程度上可以提高变形监测预测精度,更好地反映观测对象的变形趋势。