灰色预测在建筑物沉降变形分析中的应用

本文将灰色系统理论的GM(1,1)模型应用于建筑物沉降变形数据分析,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方法的可行性。     

基于加权改进灰色模型的建筑物变形预报

针对灰色模型在建筑物变形预报中存在的问题,提出了改进灰色模型的要求。该模型运用了距离最近影响最大的原则,对建模数据赋以一定的权,以体现各个数据的重要性不同;同时给出了三种不同的加权方法;最后,结合工程实际,比较了经典灰色模型和加权改进灰色模型的预报效果。结果表明本文的方法能很好地改善预报精度。     

基于灰色系统理论的高层建筑变形分析应用研究

简述了灰色系统理论及该理论在高层建筑沉降变形监测分析中的应用思路,详细叙述了灰色模型的建模过程[1].实例中,通过某高层建筑物4个监测点的6期观测数据,完成了模型参数的推导,建立了空间多点灰色预测模型.利用所建立的灰色模型对建筑物形变进行预测模拟,经模拟沉降值和实测数据的对比得出,该模型严密、可靠性好、精度高,该方法可...     

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。     

建筑变形分析系统ST5.5在建筑物变形测量中的应用

以具体的沉降观测项目和水平位移观测项目为示例,探讨了建筑物变形分析系统ST 5.5在建筑物变形测量中的应用。对该系统的功能和使用方法做了详细的阐述说明,并对使用心得做了详尽的介绍,对遇到的一些问题提出了相应的解决方法。     

灰色预测理论在建筑物沉降中的应用研究

简要介绍灰色预测理论,并结合GM(1,1)模型介绍灰色预测在变形监测中的理论方法。以吉林市世纪广场北侧挡水墙为例,分析GM(1,1)模型在变形监测中的精度和可行性,以及特殊情况。     

回归分析与灰色理论在建筑物沉降变形分析中的应用

沉降监测的数据分析与预计在工程建设中具有决策辅助作用。选择合理的预测模型进行沉降预计,可以提高预计精度。结合工程实例,对焦作市×××项目8号楼进行沉降监测,分别用回归分析模型和灰色理论GM(1,1)模型进行数据处理,从而说明两种模型各自适用的环境条件和优缺点,预计效果令人满意。     

灰色神经网络模型在建筑物变形预报中的应用

介绍灰色神经网络模型的建模原理和方法,并采用该模型对实际的监测数据进行处理和分析。结果表明,灰色神经网络模型能够在小样本、贫信息和波动数据序列等情况下对变形监测数据做出比较准确的模拟和预报,从而能够为变形监测的数据处理提供一种较好的方法,能够满足实际应用的需求。     

卡尔曼滤波和灰色理论在变形预计中的应用

对矿区的每期变形监测数据进行抗差估计(IGGⅠ方案)计算,为预测模型提供纯净的实测数据,通过绘制移动变形曲线,找出累计下沉最大点,分别用灰色理论和卡尔曼滤波预测模型预计下期的累计下沉量,通过阜阳市口孜东矿111303首采工作面实测资料的抗差估值与两种模型预计值的比较,得出了一些有益的结论。     

灰色二阶预测模型在变形监测中的应用

本文根据灰色理论中的数列预测理论,针对建筑物的沉降,建立了灰色二阶预测模型GM(2,1),给出GM(2,1)模型精确求解方法,并以某建筑物沉降数据为例验证了该模型的精度比GM(1,1)模型精度高,且简单易行,因而具有一定的实用价值。     

灰色幂模型在基坑变形监测中的应用

灰色幂模型又称非线性灰色伯努利模型(NGBM(1,1)),是灰色GM(1,1)模型的一种改进模型,具有非线性特征,在拟合和预测非线性特征数据方面具有优势.NGBM(1,1)模型相比于GM(1,1)模型具有更高的预测精度和更广的适用范围,它在经济、农业、气象等方面已有较广应用,但是在变形监测领域的应用还比较少.本文在已有...     

灰色系统理论在航空像片模式识别中的应用

本文根据灰色系统理论,应用关联序分析,探讨了一种对航空像片进行林分类型识别的方法.该方法首先确定航空像片样区信息中反映林分类型空间分布结构特征的频谱光电流数据序列,然后确定标准识别对象频谱序列的模式,再根据关联序分析法计算待识别对象与标准识别对象间的关联程度,从而根据关联度的大小确定待识别对象的林分类型。     

混沌理论在变形分析与预报中的应用

由于受到各种环境因素及仪器本身的影响,变形监测被看作为一个复杂系统。它本身的各种参变量是不确定的、随机的,表现为复杂的非线性行为。运用现代混沌理论,对变形监测时间序列进行探索性研究,把混沌时间序列理论引入到变形分析研究中,对该理论的建立及预测方法进行了讨论。通过实例表明混沌时间序列预测方法对变形数据序列的预测具有比较好的精度。     

新陈代谢灰色模型在地铁变形监测中的应用

针对地铁开挖造成的地表变形预测问题,本文探讨了灰色模型的基本原理与优势,并以某地铁实测变形数据为依据,采用新陈代谢GM(1,1)模型进行建模预测,以ARMA预测模型、GM(1,1)模型分别进行对比分析。通过精度评定,获取可靠结论。实验结果表明,3种预计模型均可获取一定精度的预测值,新陈代谢GM(1,1)模型的预测值准确可靠,精度高于另外两种模型,为同类变形预计的实际工程项目提供了依据,具有参考价值。     

基于C#的建筑物变形监测数据处理系统设计与实现

建筑物变形监测对建筑物安全施工、运营维护具有重要作用,通过对建筑物变形监测数据处理问题的研究,设计开发了基于C#的建筑物变形监测数据处理系统,详细介绍了建筑物变形监测数据处理理论、设计思路、系统模型和主要功能模块,为建筑物安全施工运营维护提供参考依据。     

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。     

基于组合模型的建筑变形态势分析方法

传统的变形态势分析大都是基于单个模型进行的。虽然使用单个模型是经过一系列计算优选得到,但在实践中单个模型进行分析时,仍存在较大的局限性,其准确性亦不够高。本文对组合模型法的原理作了概述,并将其应用于高架桥墩监测进行了实例分析,不仅预测了变形量,也预测了变形速率,获得了变形终;变形态势分析结果验证了组合模型法较单模型法的优越性。     

顾及起算数据误差的多点灰色模型在变形监测中的应用

分析了多点灰色模型利用最小二乘估计原理进行参数解算时无法顾及起算数据误差带来的影响。将混合最小二乘与多元整体最小二乘应用到多点灰色模型的参数估计中。首先利用QR分解将起算数据中常数列和误差项相分离;采用最小二乘和多元整体最小二乘分别进行解算建模;最后通过实验证明了优化的MGM(1,n)模型具有较高的建模和预测精度,能够为精密工程变形分析提供一定的参考和借鉴。