新灰色组合模型在沉降变形预测中的作用

提出以传统灰色模型、初始值修正值、背景值优化后的预测数据及组合模型预测值作为B样条曲线的型值点进行曲线拟合,得到新的灰色组合模型。新灰色组合模型能够在一定范围内更好地反映沉降序列变化的曲线,获得较好的预测效果。该方法既保留了灰色模型的短期预测精度高的特点,也具备了B样条曲线局部性、连续性的特点。实例计算结果表明,该新灰色组合模型预测效果能够更加逼近实际沉降序列,较单一传统模型预测精度高,能够达较好的预测效果。     

巫山县望霞危岩体破坏及变形趋势预测

2010年10月21日三峡库区望霞危岩体发生崩滑灾害后,危岩体极不稳定,在降雨等作用下,可能会再次失稳,特别是悬挂在陡壁上约7万m3危岩体下滑的可能性更大,威胁下方乡村道路、村民、煤码头及长江航运的安全。在对近几次发生的崩滑灾害和新裂缝的详细调查、变形历史及根据监测数据分析的基础上,对望霞危岩体形成过程、变形机理及特征进行了综合分析。研究结果表明:受控于硬软相间的地层岩性组合及危岩体裂隙发育的情况下,持续性降雨、重力卸荷及采煤掏空扰动等共同作用造成了危岩体变形失稳。目前该危岩体总体向SW方向位移,具有明显的沉陷变形特征,且呈匀速变形,变形趋势持续增大,危岩体处于不稳定状态。     

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。     

非连续变形分析方法在链子崖危岩体变形预测中的应用

针对地质灾害中非连续体的变形运动特征与预测防治等问题,应用非连续变形分析(DDA)方法,对工程地质灾害的数值模拟与预测进行了系统的研究,具体分析了链子崖危岩体的地质构造,并用DDA方法进行了危岩体在两个地质剖面的变形模拟和防治模拟,得出了一系列的形变位移场、应力场变化图。通过防治模拟分析,证明了已实施的防治工程的有效性。     

加权灰色模型及其在变形分析中的应用

鉴于以往灰色模型背景值取值的不足,拓展了背景值的取值范围,提出在一定条件下任意加权模型背景值的确定方法,通过算例,得出RGM(1,1)模型预测和模拟效果相比较GM(1,1)和PGM(1,1)更好.     

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。     

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.     

一种基于沉降预测的灰色模型背景值优化方法

传统灰色模型背景值通常使用梯形公式进行优化,在此基础上,提出一种使用辛普森公式优化背景值的灰色模型,以新的积分方式优化背景值以提高模型预测精度。通过基坑沉降与地表沉降两组实例进行实验,结果表明,使用辛普森公式优化背景值后,模型的预测精度更高。     

动态平差灰色预测优化模型

根据灰色系统ＧＭ（１,１）模型的性质,提出了利用观测网的数据建立ＧＭ（１,１）模型的优经方法,从而使观测网的动态平差与预测得到优化,计算实例说明是有效的。     

宝鸡电视塔沉降灰色模型预测

本文应用灰色系统理论，对沉降观测数据进行处理，建立灰色动态ＧＭ模型。作出沉降预测。     

混合模型在沉降监测中的组合预测方法

对建筑物沉降数据进行建模预测,以便掌握其变形规律并预测变形趋势,保障建筑物的安全。单一预测模型有自己的适用情形,也存在各自的缺点,已经不能满足当前的精度要求。选取灰色GM(1,1)和自回归两种常用的预测模型,通过两种不同的方式进行组合预测,并结合南京市地铁一号线百家湖段沉降监测数据进行计算分析,结果表明两种组合方法与单一预测模型相比精度均有所提高。     

改进的GM(1,1)模型在公路隧道沉降预测中的应用

根据灰色系统理论,可以将公路隧道的沉降过程看做一个灰色系统。本文对传统的GM(1,1)模型中的初始值、背景值进行改进,得到改进的GM(1,1)模型,并将其应用到公路隧道的沉降预测中。通过实例验证,改进的GM(1,1)模型的模拟和预测精度比传统的GM(1,1)模型有显著提高。     

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。     

马尔科夫理论的优化灰色模型预测建模

针对GM(1,1)模型易受建模数据随机扰动影响,且模型稳定性较差的问题,该文提出了基于马尔科夫(Markov)理论的GM(1,1)预测优化模型。首先,通过最小二乘原理选取GM(1,1)模型的最优初值,利用指数函数法构造新的背景值,同时利用正化残差序列法进一步修正残差。然后,将优化的GM(1,1)模型和马尔科夫理论有机结合,进一步对优化的GM(1,1)模型进行改进,构建了优化的灰色马尔科夫预测模型。最后,以某建筑物的变形实测数据为基础,进行了传统GM(1,1)预测模型、优化的GM(1,1)预测模型和优化的灰色马尔科夫预测模型的实例计算比较,结果表明:优化的灰色马尔科夫预测模型的拟合精度和预测精度优于传统GM(1,1)预测模型和优化的GM(1,1)预测模型,且适用性更强,稳定性更好。     

反向灰色模型的初值优化在道路沉降中应用

针对灰色GM(1,1)模型预测单调递减数据会出现不合理计算误差的问题,建立反向灰色GOM(1,1)模型,利用遗传算法改进x(1)(n)的初始值范围,求出最佳初始值x替换x(0)(1)作为模型初始条件。通过选取高速公路地面沉降数据进行实例计算,证实优化后模型的有效性。     

基于灰色模型的建筑物沉降预测研究

由于非等间隔GM(1,1)灰色模型对于处理数据量小且表达信息不确定的数据具有优越性,因此广泛应用于石油天然气勘探、机床故障诊断、电力负荷预测、大坝安全监测等领域。基于非等间隔GM(1,1)灰色模型理论,利用某小区建筑物沉降观测的实测数据,建立了适合该小区建筑物沉降预测的灰色模型。通过对比理论预测值和实测值,并进行模型对应的精度评定分析,结果表明,此模型适用于该建筑物沉降预测分析的研究。     

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ARIMA-TGM组合模型的边坡变形预测

通过权系数将ARIMA模型和时变参数GM(1,1)模型结合形成ARIMA-TGM组合模型,针对边坡位移监测数据组成的时间序列,采用ARIMA模型、时变参数GM(1,1)模型和ARIMA-TGM组合模型进行分析预测,通过实验对比3种模型的预测精度,实验结果表明ARIMA-TGM组合模型的预测精度较单一预测模型有所提高,适用于边坡变形的分析预测,研究成果可为边坡的防灾减灾提供一定的技术参考。     

小波去噪的灰色动态模型在变形预测中的应用

针对GM(1,1)模型对随机波动性较大的数据拟合较差、预测精度低的缺点,提出了基于小波去噪的灰色动态模型。首先运用小波滤波消除数据噪声,使数据更具规律性;再利用灰色动态模型预测变形;最后对高层建筑物沉降监测数据的预测值与实测值进行对比分析。结果表明,该模型的预测误差较小、精度较高,适合在变形预测中应用。     

用灰色模型预测边坡变形的新方法探讨

应用灰色GM（1，1）模型对边坡变形进行预测有时存在不能真实反映边坡动态变形的问题，在简述边坡变形一般规律的基础上，构造其解为二次多项式与指数项之和的微分方程，该方程的解可较好的用于边坡变形的预测，并用实例进行验证。