灰关联GM(1,N)模型在建筑物沉降分析中的应用

针对建筑物沉降变形中各监测点相互关联、相互影响的情形,可将灰色系统理论中的GM(1,N)模型引入到建筑物沉降分析中。本文利用灰度关联方法确定相关因子的关联度,建立GM(1,N)模型,并与回归分析、GM(1,1)模型比较。通过工程实例,得出灰关联GM(1,N)模型预测精度明显高于另外两种模型,验证了该模型在进行建筑物沉降分析预测中应用的可行性。     

不等时距灰色模型在深基坑变形预测中的应用

传统的灰色模型多适用于等间距序列监测数据的模拟预测,而实际上由于各种原因往往使所获得的监测数据是不等时距的。研究了基于不等时距灰色预测方法的深基坑变形预测模型,应用深基坑工程变形的实际监测资料,对其预测精度及可行性进行了充分的分析比较与论证。结果表明,不等时距灰色模型预测深基坑变形的精度及可信度较高。     

中国沿海赤潮灾害时间序列特征的模拟与预测

对赤潮灾害时间序列的特征分析是进行赤潮灾害防灾减灾工作的基础,对未来赤潮灾害的预测具有重要意义.通过观察发现中国沿海赤潮灾害年发生频次和分布面积的时间序列(2004-2019年)均呈现出趋势项和周期项并存的特征,因此利用灰色-周期外延组合预测模型对两个序列中的趋势项和周期项进行提取,模型的拟合度分别达到95.20％和9...     

城市化对南京地区土壤多样性影响的灰色关联分析

随着城市化的发展,越来越多的土壤资源被侵占。本文借助RS和GIS技术,根据1984年、1995年、2003年3期TM遥感影像 (30m×30m),采用多时相连续对比法对南京地区近20年来城镇扩张情况进行了分析;结合南京地区土壤图,利用生态学领域中的多样性测度方法计算了城市化背景下南京地区的土壤多样性指数 (HP)、土壤均匀度指数 (Jsw) 和土壤丰富度指数 (R₂),进而在镇级尺度上对1984~2003年南京地区土壤多样性时空变化特点进行了研究;利用灰色系统理论中的灰色关联分析方法,对南京地区各级行政区划单位的扩张对土壤多样性的影响进行了初步探讨。分析结果表明,各级行政区划中村庄的扩张对土壤多样性指数的影响最广,约占研究区总面积的60%;镇、县和市的扩张对土壤多样性的影响逐渐减少,各占研究区总面积的26%、7%和7%。     

2010年北京市流动人口预测

针对北京市流动人口样本数据量小、不连续等特点,本文采用Logistic曲线拟合和等维递补灰色预测理论,预测“十一五”期间北京流动人口的增长情况。首先,通过Logistic曲线拟合与外推,掌握流动人口增长的总趋势;其次,选定不同长度的人口序列以建立多个等维递补灰色模型,检验并分析各种预测结果的合理性与不足;最终确定北京市流动人口增长预测的高、中、低方案。实践表明,灰色等维递补预测法对“小样本”、“贫信息”的人口预测是切实可行的。     

未来我国气体能源发展动向研究

"十四五"期间我国能源需求增速将有所放缓,但仍将处于高位,随着经济社会的不断恢复以及环境问题的显现,未来能源安全形势仍然严峻,及早建立清洁、高效、安全、多元化的现代能源体系,调整优化我国能源供给结构迫在眉睫.本文通过判断我国气体能源发展现状,构建气体能源优先发展评价指标体系,运用层次分析法与灰色关联度评价法对各气体能源...     

基于多元分析的地铁车站深基坑形变规律研究

鉴于深基坑变形监测中观测数据相互关联影响,结合地下管线与桩体位移等形变数据,将多元线性回归模型与灰色模型GM(1,N)应用于深基坑形变数据预测。本文根据深基坑监测基础数据进行多种形变数据的规律性分析;应用两种分析模型预测了五种基坑形变数据,将预测结果与实测值进行对比分析。结果表明,基坑监测设计合理,开挖期间形变不大、较稳定;比较两种模型,随时间生成动态参数的GM(1,N)模型具有更小的残差,能较好地预测基坑变形规律,可以用于相关项目的实施与数据分析。     

2012—2016年象山近岸海域水质评价与模拟研究

为了解象山近岸海域水质污染状况,文章根据2012—2016年象山县近岸海域的水质监测结果,分析象山近岸海域水质现状及年际变化。应用灰色预测的模型来对象山近岸海域水质主要污染物的相关数据进行处理,得出主要污染物的预测结果。分析结果表明：象山近岸海域主要污染物为无机氮。用预测结果和实际数值通过残差验证,最后模拟出今后几年的监测值,为象山县近岸海域生态环境相关管理部门提供数据支撑和决策依据。     

基于灰色统计分析的北海市红树林景观美景度评价与估算

以北海市红树林分布区为研究区,设置调查样地,采用灰色统计分析与美景度评价相结合的方法,探讨了北海市红树林景观美景度及其影响的主要因素。研究结果表明,在研究样地中,木榄(Bruguiera gymnorrhiza)群落、桐花树(Aegiceras corniculatum)群落、红海榄(Rhizophora stylosa)群落、桐花树+秋茄(Kandelia candel)群落、白骨壤(Aricennia marina)+秋茄群落、海漆群落(Excoecaria agallocha)、白骨壤+拉关木(Laguncularia racemosa)群落、桐花树+无瓣海桑群落(Sonneratia apetala)、白骨壤群落的平均美景度值依次减小;北海市红树林景观美景度的影响因素为潮汐、鸟类活动、滩涂完整性、红树林与海堤结合状况和红树林斑块面积,其对红树林景观美景度的贡献率依次变小。     

最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用

煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开,基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想,以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型,以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合,组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价,结果表明：3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果,最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升,预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。