基于IOWA算子的组合预测模型研究及应用

引进运筹学与管理科学中的IOWA算子组合预测法,从理论角度分析该方法可行性的同时,以实际工程为例,将组合预测预报结果与单一模型的预报结果进行比较,以严密的效果评价体系为鉴,验证组合预测方法的实用性。     

贫信息条件下的多点变形预测模型及其应用

常用的单点变形分析方法没有利用监测点间相互关系的信息，不足以反映变形体整体的变形规律。本文将单点的变形预测模型扩展为多点的变形预测模型，建立了贫信息条件下的多点预测模型。进行了实例建模与分析，结果表明，多点预测模型为解决少数据，多因子的动态系统预测与分析提供了新的途径。     

GM-BP 组合预测模型在基坑沉降分析中的应用

为提高变形预测的精度,采用GM(1,1)与BP神经网络组合模型进行预测。灰色GM(1,1)模型使用方便,在样本数据较少的情况下能够取得不错的预测效果,但对预测序列存在规律性波动或突变时的预测能力不强;而神经网络模型建模过程相对复杂,需要较多的训练样本,但对于数据存在规律性波动和突变时有很好的预测能力。组合模型融合两者优点,将其应用于基坑沉降数据预测,结果表明,该模型预测精度优于传统的单一预测模型。     

变权组合预测模型在大坝沉降监测中的应用

为探讨变权组合预测模型在变形监测中的应用,以监测某大坝沉降量为实例,研究基于线性回归预测模型和灰色模型GM(1,1)的变权组合。通过预测该大坝坝内沉降量,比较两种单一预测模型和变权组合预测模型的预测误差平方和,证明变权组合预测模型在沉降预测中具有更好的预测精度。     

组合模型在沉降预测中的应用研究

预测建筑物沉降的方法有多种,高精度预测才是关键。本文在利用灰色模型和泊松曲线模型进行预测结果的基础上,利用最小二乘法原理,建立加权组合预测模型与变权组合预测模型,求得相应规划模型的权系数,通过对预测结果进行分析比较,认为组合预测模型能提高预测的精度。     

变权组合模型在工程变形预测中的研究

随着变形预测在工程中的广泛应用,很多单一预测模型预测精度较低,因此,很多学者对组合预测模型进行探讨研究。本文主要研究定权和变权两种确定权重系数建立组合预测模型的方法,以灰色GM(1,1)模型和时间序列模型两种单一模型为基础建立定权组合预测模型和变权组合预测模型进行拟合预测,并通过实例验证分析,得出变权组合预测模型拟合预测精度高于定权组合预测模型拟合预测精度,得到了较好的拟合预测结果,从而可以更好地应用到工程变形预测当中。     

灰色系统和分形几何耦合的边坡变形预测模型研究与应用

针对小样本观测数据边坡变形预测,提出一种基于灰色系统理论和分形几何耦合的分形预测模型。该模型利用灰色系统理论来对原来分形模型中的分形维数进行拟合预测,通过对比传统分形模型和预测耦合模型预测结果的准确性和稳定性。结果表明在现有小样本监测数据序列情况下,改进分形模型不仅在预测精度上比传统分形模型高,而且还具有一定的抗波动性能力,边坡变形预测的稳定性也有所提高。     

利用SVM与ARIMA组合模型进行大坝变形预测

由于大坝位移时间序列数据受各种复杂因素的影响,具有非平稳和非线性等特征,因此,利用传统、单一的时间序列预测模型较难准确地描述大坝位移变形的复杂规律.综合考虑大坝位移时间序列非线性和线性特征,本文提出了一种SVM和ARIMA相结合的时间序列预测模型.将大坝变形的时间序列分为非线性部分和线性部分.针对非线性部分,利用SVM...     

灰色动态组合模型及其在大坝变形预测中的应用

提出了先对序列进行平滑处理,再建立灰色动态组合模型,分析了实测数据的计算结果,实现了较高的预测精度。     

灰色动态预测方法及其在变形预测中的应用

在分析比较了ＧＭ（１，１）预测模型的不足之后，提出一种实时引入新信息的等维新息和等维灰数递补组合动态预测方法。首先同常规预测法作了比较，然后进行了三峡链子崖危岩体变形发愤主有效性验证。     

山岭隧道软弱围岩监控量测回归分析及应用

广西赣龙复线铁路工程是我国东南软弱围岩复杂地质隧道代表,课题组成功探索了利用回归分析模型在隧道施工过程中进行安全预报,模型建立在认真进行的前期隧道量控监测大量实际数据基础上,并进行实测数据验证并修改模型参数,最后进行回归分析预报。文章主要从目的、回归分析建立、模型验证、回归分析预报等几方面阐述了隧道在施工中安全预警工作,达到了预测风险的目的,保证了施工人员生命安全,避免了国家财产损失。     

GPS水准综合模型的应用研究

针对GPS水准中单一拟合模型的不足,探讨GPS水准拟合的两种综合模型(加权综合模型和混合拟合模型)。通过某地区实测的GPS水准数据对该两种综合模型和几种单一模型进行计算和比较分析,结果表明:两种综合模型逼近高程异常的精度和可靠性均高于单一模型,并且混合拟合模型比加权综合模型理论上更为合理。     

灰色动态预测方法及其在变形预测中的应用

在分析比较了GM(1,1)预测模型的不足之后,提出一种实时引入新信息的等维新息和等维灰数递补组合动态预测方法。首先同常规预测法作了比较,然后进行了三峡链子崖危岩体变形发展趋势预测及有效性验证。     

一种组合最小二乘支持向量机的研究及其应用

将统计学习理论和LS-SVM用于变形分析预报,采用小生境遗传算法与交叉验证法相结合进行LS-SVM参数的选取,并用参数优选后的LS-SVM与混沌理论相结合对变形监测数据进行建模预测,并与BP和RBF两种神经网络的预测结果进行了比较分析。实例表明,基于组合LS-SVM的变形数据预报模型具有良好的效果。     

湖泊水质预测模型的建立及其应用

根据东湖多年监测数据分析,建立了多元相关预测模型、基于灰色理论灰色系统的预测模型和质量平衡模型。为了提高灰色预测精度,利用残差对模型进行了相应的修正,并利用3种模型对影响东湖水质主要因子——经济、人口、BOD、COD、TN、TP进行了2000年的预测,提出了东湖污染防治对策。     

MapGIS投影变换与误差校正结合应用的研究与实践

MapGIS作为国产优秀的GIS软件,经过武汉中地数码公司10~20年的不断发展与创新,已经从最初的4.0,5.0,6.0,6.7版本发展到目前的7.x版本。笔者在工作中经常会遇到需要把MapGIS 6.x系列的数据升级为MapGIS7.x的数据。因此,要想办法对数据进行预处理,经过分析研究后得出,可以在MapGIS6.7的版本中把投影变换和误差校正相结合应用,并且通过实践证明该方法可行且比较方便准确。     

变形监测预报与警报系统的研究与实现

变形监测数据的建模与预报是变形数据处理的一项重要内容。当前的变形监测数据分析与预报多基于某一种监测项目或某一种方法,其科学性、系统性不良,缺乏警报机制。提出一种覆盖面广、科学性较强的变形监测预报与警报系统,并结合观测数据,对某大厦1号变形点的累计变形量进行预测和警报,效果明显。     

地质灾害预警预报技术创新与应用

基于物联网技术的广西地质灾害预警预报系统,结合了轻量化模型技术、Spark空间大数据处理技术、神经网络学习算法等新技术,解决了广西地质灾害监测网络不够完善、智能化水平不高等问题.系统通过3a运行取得了良好的效果,对于提高突发地质灾害监测预警能力具有重大创新意义.     

GIS在地震波及范围预测中的应用

根据山西存在的3个应力相对集中区,利用GIS的缓冲区分析和叠加分析,对研究区地震发生的波及范围进行预测,再由空间查询功能,得出地震发生所波及到的市、县和受灾面积。在此基础上,利用人口发展预测模型,对研究区的人口进行估测。     

GIS在风暴潮灾害预报中的应用

对风暴潮多源数据(流场、水位、海温、波浪、风场等预报要素)的可视化进行了研究。针对动力场数据(流场、波向、风场等)数据量大,密集程度高,若不根据其要素特点进行处理则显示效果差、效率低的问题,设计了均匀离散算法,横向上对显示要素添加显示范围控制,纵向上对显示要素添加比例标定控制,实现了海洋动力场数据在不同比例尺下的无级缩放。由于风暴潮数据多为长时间序列数据,为了能更好地反映风暴潮随时间的变化趋势,设计了多种不同方案,分别从不同角度实现了预报要素在一定时间序列范围内的动态可视化表达。