基于NGM(1,1,k,c)模型和改进切线角的危岩变形预测

针对危岩变形预测问题,本文以非齐次指数序列的灰色模型(NGM)作为危岩变形预测的基本模型,通过对望霞危岩变形的分析结果显示,NGM(1,1,k,c)模型拟合效果明显优于GM(1,1)模型,说明危岩变形趋势更接近于非齐次指数序列。利用NGM(1,1,k,c)模型结合改进切线角可对危岩变形趋势进行分析预测,可作为危岩稳定性和发展趋势的评估依据。     

基于GIS的机场噪声预测管理系统

针对我国机场噪声预测工作中存在的问题,根据地理信息系统的固有优势,采用面向对象的编程技术,开发建立基于GIS的机场噪声预测管理系统。按照自下而上的设计思路,将系统分为数据层、业务层和用户层三级结构,并且构建模块化操作,将系统分为GIS操作、噪声预测和信息管理三个模块,通过方便快捷的界面操作,实现了机场噪声预测和影响范围的查询和分析。实验结果表明,该系统能有效提高机场噪声预测和管理工作的效率和质量,为机场规划和航班制定提供及时、准确的决策参考。     

ARMA模型在变形监测中的应用

介绍了时间序列分析模型ARMA进行模型识别、参数估计、模型检验和模型预测及其在变形监测数据处理中的应用。并结合某一工程实例,采用该模型对一组实测变形数据进行了分析、预测,取得了较好的数据拟合与预测效果,该模型对变形监测数据处理与预报是十分可靠和可行的,具有很强的实际应用价值。     

回归-Elman网络在矿坝变形预测中的应用

金矿开展矿坝的变形监测工作,引入多层递阶回归分析模型,有较高的预测精度,但方法较繁琐,计算较复杂。由于变形数据可分离成趋势项与随机项,趋势项可用多元线性回归良好地拟合;随机项的预测,文中采用Elman网络建模计算,最后利用矿坝的实测高程位移数据进行验证,并与多层递阶回归进行比较。结果表明:回归-Elman网络模型比多层递阶回归的预测精度更高,效果更好,且方法简洁实用性强。     

GNSS 监测数据预处理在变形预测中的应用

GNSS监测技术被广泛应用于变形监测工作中,但GNSS监测数据中会有缺失值、噪声等误差的存在,对预测结果造成影响。引入改进的小波神经网络模型进行变形预测,并考虑该模型的自适应性和容错性,分别采用三次样条插值法、小波滤波法和拉依达准则对原始监测数据进行缺失值填补、去噪和粗差剔除等预处理。并利用实际监测数据进行短期预报分析,对比原始监测数据和预处理后的监测数据的预测结果,结果表明预处理后的监测数据的预测效果更好。     

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。     

盾构施工参数与沉降变形关系模型构建

针对盾构施工参数变化对施工引起的地表变形的重要影响,该文构建了盾构施工参数与地表沉降变形关系模型。以北京市某地铁盾构区间施工过程中的实测数据为基础,分析了不同盾构施工参数与地表沉降变形的关联度和相关性,得到不同参数对沉降变形贡献值的大小;之后,利用多元回归模型方法建立主要影响参数与地表变形的关系模型,并进行模型的合理性检验;最后,利用该模型得到的沉降量与实测数据进行对比分析,结果显示符合性较好。     

局部均值分解与支持向量回归的大坝变形预测

针对现有变形预测方法对于大坝变形的预测效果不理想的问题,该文利用局部均值分解方法获取生产函数分量并进行支持向量回归建模,用此方法对大坝变形进行多尺度分析。通过局部均值分解对大坝变形序列进行分解得到其乘积函数分量,然后利用支持向量机回归进行外推预测,再把各乘积函数分量的预测结果进行叠加重构生成,进而获得大坝变形预测值。通过实例分析,比较GM(1,1)、支持向量机和该文方法3种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明该文方法充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律,提高了大坝变形多尺度预测精度。     

三重加权变形监测预测模型及应用

针对GM(1,1)建模过程存在背景值、时间因素和初始条件3方面的不足,该文提出三重加权TPGM(1,1)预测模型。通过对背景值进行加权生成新的背景值,建立PGM(1,1)模型;在PGM(1,1)基础上考虑到时间因素,在求解灰参数时进行第2次加权建立DPGM(1,1)模型;最后考虑到初始条件对预测模型的影响,在DPGM(1,1)基础上进行第3次加权,建立TPGM(1,1)模型。通过实例分析,比较GM(1,1)、PGM(1,1)、DPGM(1,1)、TPGM(1,1)4种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明三重加权TPGM(1,1)模型拟合效果更好、预测精度更高;该模型具有前3种模型的优点,同时弥补了传统GM(1,1)存在的不足。     

基于Logistic和Gompertz曲线模型拟合的建筑物沉降分析

重大工程建设一般会有定期的沉降和变形监测,本研究利用具有规律变化的Logistic和Gompertz曲线模型进行拟合,并以某大型发电厂为研究对象,利用近15年的监测数据,建立预测模型并进行精度评估。研究结果表明,若监测数据具有一定程度的稳定性,并对计算时监测数据进行合理取舍,对采取的全区、分区平均值或单一点高度值的检测数据,运用Logistic和Gompertz曲线模型来预测大型建筑物的沉降情况是可行的。