混沌时间序列在建筑物沉降预测中的应用研究

应用了混沌时间序列预测方法,建立了沉降预测的非线性混沌模型,实现了长安大学B点高层住宅楼实际沉降监测数据进行预测计算.     

基于混沌理论的煤矿井筒地表沉降分析及预测

通过对主井及其附近两个稳定点进行了变形监测,利用混沌理论对两个时间序列进行了混沌特征的分析,发现两个时间序列的关联维数分别为1.3282和1.4587,嵌入维数都为3,最大Lyapunov指数分别为λ=0.0833和λ=0.0745。说明这两个监测点的时间序列具有混沌的特征,存在混沌现象。采用混沌一阶局域法进行预测时,采用不同时间间隔得到预测结果有较大差异。其中,采用最小时间间隔得到预测结果最差,而采用平均时间间隔得到的预报精度等级和预报准确率均为最优。     

基于混沌时间序列的桥梁沉降预测

混沌的离散情况常常表现为混沌时间序列,而混沌时间序列中蕴含着丰富的系统的动力学信息。本文基于某桥梁的实际观测的沉降时间序列用自相关法求取时间延迟t、用Cao方法求取嵌入维数获得相空间重构参数,然后用最大Lyapunov指数法进行时间序列的混沌特性识别,证明桥梁沉降运动系统具有混沌特性。最后分别使用加权一阶局域预测法、Volterra级数自适应预测法以及RBF神经网络预测模型进行预测,比较了几种方法的预测精度,得到RBF神经网络模型在短期预测中具有较好的性能。     

混沌理论支持下的桥梁变形监测研究

针对桥墩的非线性下沉问题,引入了混沌理论。采用改进的C-C算法计算时间序列的时间延迟τ,采用改进的G-P算法计算最佳嵌入维数m,进行相空间重构,并与传统算法对比抗干扰性,计算效率等得到了改善,运用Lvyapunov指数判别该时间序列的混沌特性;最后根据所求参数建立加权一阶局域预计模型和RBF神经网络混沌预计模型,分别对观测数据进行预计分析,将混沌时间预测结果与指数平滑法预测结果进行对比分析。得出混沌时间预测精度高于指数平滑法预测精度,RBF神经网络混沌预计模型的预计精度最高,证明混沌时间序列预计精度可靠,能够实时对桥身变形进行监测,避免灾害的发生。     

基于混沌动力学系统高程时间序列分析

随着我国CORS基准站的投入使用,获得了大量高精度连续观测数据,这些数据被广泛应用到测绘行业、航天、航空和军事等许多行业的领域中,因此,对高程时间序列分析有着极其重要的意义。本文先采用Pan Ta方法剔除异常值,然后基于混沌动力学系统,采用Lyapunov指数Wolf方法检验与Lyapunov指数谱矩阵估计对时间序列进行平稳性分析;采用约束实现CAFFT算法生成替代时间序列与Lyapunov指数p-范数检验时间序列非线性。通过分析可知,北京房山站高程时间序列为非线性、非稳态时间序列,观测系统为部分确定性机制低阶混沌动力系统,所以在对该高程时间序列进行拟合、谱估计和周期拟合等数据处理前,必须对数据进行数据相空间重构。     

基坑变形混沌特征识别与非线性预测模型研究

混沌理论特征识别是进行混沌时间序列分析和预测的前提。普通的线性数学算法已经无解决基坑变形所遇到的问题,为了研究基坑变形监测数据的非线性复杂问题,采用混沌非线性理论方法,首先求取基坑变形时间序列的延迟时间和嵌入维数,其次对基坑监测数据进行相空间重构,最后对比分析加权一阶局域预测模型以及RBF神经网络混沌预测模型的预测结果,实验表明RBF神经网络混沌预测模型预测精度最高,同时也说明了混沌预测模型更适合短期预测。最终证明了RBF神经网络混沌预测模型应用在基坑变形监测中的可行性与有效性。     

基于夹角余弦的电离层TEC混沌预测

利用加权一阶局域法对TEC时间序列进行预测时,提出利用夹角余弦对相似相点进行选择。结果表明,在5维相空间中,该方法除在第4分向量略不及欧氏距离外,其余4个分向量均优于后者。利用夹角余弦选择的相似相点进行一阶局域预测时,该方法得到的STD(0.660 1TECU)和RMS(0.670 0TECU)均小于欧氏距离得到的STD和RMS,说明夹角余弦可以准确地搜索到与基准点相关性更强的相似相点,因此,预测精度更高。     

混沌理论在桥梁变形监测中的应用

针对桥梁的非线性下沉问题,引用了混沌理论,首先求取时间序列的两重构参数时间延迟τ和嵌入维数m进行相空间重构;随后进行混沌特性判别,确定该时间序列存在混沌迹象;最后根据所求参数建立加权零阶局域预计模型和RBF神经网络混沌预计模型对观测数据进行预计分析,并与系数为0.9的指数平滑预测模型进行比较,结果显示混沌预计模型值更接...     

利用夹角余弦和聚类分析的电离层TEC混沌预测

目的 利用120°E、45°N上空的2008年年积日101～150d时间段内共600个电离层格网TEC数据,分析了该点上空电离层 TEC参数的混沌特性,发现其关联维数为2.263 2,嵌入维数 m=5,最大 Lyapunov指数为0.083 3,该 TEC时间序列具有混沌的特征,存在混沌现象。利用加权一阶局域法对 TEC时间序列进行预测时,提出了利用夹角余弦和聚类分析方法对相似相点进行选择的方法,结果表明,在5维相空间中,该方法除在第4分向量略不及欧氏距离和夹角余弦方法外,其余4个分向量均优于后两种方法。利用该方法选择的相似相点进行一阶局域预测时,得到的标准差STD(0.618TECU)和 RMS(0.623TECU)均小于欧氏距离和夹角余弦得到的STD和 RMS,说明该方法可以准确地搜索到与基准点相关性更强的相似相点,预测精度更高。     

基于时间序列法的高速公路沉降预测

公路的不均匀沉降会对车辆运行带来极大的安全隐患,高速公路沉降观测和预测是保障高速公路安全运营的必要手段.本文将时间序列法用于高速公路沉降预测,分析时间序列法的建模步骤、参数估计和适应性分析原理.通过程序计算得到预测结果和精度,与传统的双曲线法比较发现,时间序列法具有更高的预测精度和更好的工程实用性.     

基于时间序列的高层建筑物沉降预测

本文从时间序列的原理出发,详细论述了时间序列的建模步骤,针对时间序列预测精度随预测步数的增加而减小的不足,对时间序列模型进行了改进,建立了动态时间序列模型,并采用MATLAB软件进行编程,最后结合某电厂冷却塔沉降观测数据进行预报,预报结果表明动态时间序列模型能保持较高的预报精度,能较好的描述建筑物的变形规律。     

基于分形插值的桥梁桥墩沉降预测

基于某跨海大桥桥墩的沉降资料,使用重标极差(R/S)分析方法说明桥墩沉降的非线性下隐藏的持续性特征,并计算其分形维数,证明该沉降时间序列具有分形特性。由此通过历史数据建立迭代函数系统,经分形插值方法求取吸引子,并在吸引子基础上进行延拓,建立基于分形插值的预测模型,并将此算法应用于桥墩沉降数据的预测中。算例结果表明,分形插值理论具有较高的预测精度,可满足实际应用要求。     

基于时间序列分析的变形预报

研究了利用时间序列分析方法进行变形预报。首先叙述了变形观测数据预处理、时间序列平稳性检验、模型的选用和检验;然后针对一组实测数据,利用多项式提取趋势项,分析回归残差,建立了AR(2)预报模型,并利用模型进行了预报;最后将预报结果与实测数据比较,证明了预报模型的有效性。     

基于时间序列分析的变形预报

研究了利用时间序列分析方法进行变形预报.首先叙述了变形观测数据预处理、时间序列平稳性检验、模型的选用和检验;然后针对一组实测数据,利用多项式提取趋势项,分析回归残差,建立了AR(2)预报模型,并利用模型进行了预报;最后将预报结果与实测数据比较,证明了预报模型的有效性.     

基于时间序列模型的沉降监测预报分析

时间序列模型预测具有可靠性与高效性的特点。本文结合沉降监测工程,采用Matlab进行建模预报分析,分别基于预测模型(AR、MA、ARMA)进行应用。对比自回归模型、滑动平均模型及自回归滑动平均模型预测结果的精度,表明3种模型可预测期连续分布,模型组合可提高预测精度。     

智能优化LSSVM算法的混沌时间序列边坡变形预测模型

边坡变形序列存在一定混沌特征,本文将混沌分析方法应用到边坡变形预测中。为解决标准LSSVM模型中惩罚参数和核函数参数因任意给定或经验给定带来的非最优问题,将遗传算法和粒子群算法引入LSSVM模型,根据变形序列建立GA-LSSVM和PSO-LSSVM预测模型,与标准LSSVM混沌预测模型和基于神经网络的混沌预测模型进行比较。结果表明,GA-LSSVM和PSO-LSSVM模型预测中误差分别为0.73 mm和0.77 mm,LSSVM,BP,RBF三种模型中误差分别为0.90 mm,0.80 mm和0.75 mm;因此,本文提出的预测模型用于边坡变形预测比其他几种模型具有更高的精度。     

利用时间序列分析预报电离层TEC

以IGS发布的电离层总电子含量(total electron content,TEC)数据为样本,利用时间序列分析进行预报。将TEC时间序列分解为趋势项、周期项和随机项的组合,并利用相关系数和偏相关系数确定模型阶数。对IGS提供的2008年TEC数据进行预报分析,结果表明,采用时间序列分析能达到较高精度,预报7 d时的平均相对精度为87.75%,预报精度大于60%的预报值占所有预报值的95%以上,预报精度大于85%的预报值占所有预报值的72.6%,95.3%的预报残差小于±3 TECU。     

高铁桥墩沉降预测模型的研究及应用

分析高铁的沉降观测数据,评价其安全状况至关重要。采用基因表达式编程(GEP)算法,将某高铁桥墩的沉降观测数据建立预测模型,并与GM(1,1)模型、灰色线性回归模型及BP神经网络模型进行对比分析。结果表明,基于GEP的方法建模更加便捷,预测精度更高,能有效进行变形分析。     

高铁桥墩沉降预测方法研究

提出一种自回归模型参数的稳健最小二乘估计方法,分别采用最小二乘和稳健最小二乘的自回归模型、自适应过滤法及灰色预测法对高铁桥墩沉降数据进行模拟与预测,比较每种方法的优缺点及存在的不足,结合工程实际数据表明,本文提出的方法更适用于高铁桥墩沉降预测。