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针对深基坑变形难以建立准确的计算模型进行预报问题,本文运用非等时距灰色-马尔科夫链对深基坑变形量进行预测。首先基于原始实测数据,建立非等时距灰色预测模型;然后采用马尔科夫链对预测值残差序列进行修正,进一步提高预测模型的预测精度;最后对潍日高速跨铁路转体桥深基坑4个测点的变形量进行预测。研究表明,灰色-马尔科夫链模型的预测精度明显高于灰色模型,预测值与实测值吻合较好,预测值后验差为0.07、0.37、0.16和0.33,精度等级均为1级,该模型为深基坑变形预测提供一种新方法。 相似文献
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为提高传统不等时距灰色模型(TUTGM)的预测精度,提出了一种改进不等时距权重的灰色残差组合修正模型(IUTWGM-RCC)。首先在传统不等时距灰色模型中引入时距权重分配系数,按照累加生成和累减还原过程的生成序列不同,构建了4种不同的预测模型,并依据相似度准则确定最优拟合序列和预测值;然后采用正弦函数和谐波变化生成的周期序列函数修正残差序列,进一步提高模型的预测精度;最后对建筑物3个观测点的沉降量进行预测。结果表明,累减还原过程引入不等时距权重的灰色模型预测精度最高,经残差组合修正后,预测结果的后验差比分别为0.04、0.11和0.05,精度等级为1级。 相似文献
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针对监测数据中不可避免的含有随机噪声以及监测时间往往不是等时距的问题,该文提出了一种基于卡尔曼滤波的非等时距加权灰色线性组合方法:首先对原始变形监测数据进行卡尔曼滤波处理,有效剔除随机噪声的影响;然后利用滤波后的数据建立非等时间间隔的加权灰色线性组合模型进行预测;最后进行对比分析。该模型不仅具有线性回归以及GM(1,1)的特点,而且克服了传统GM(1,1)的不足。实验结果表明,基于卡尔曼滤波的非等时距加权灰色线性组合模型不仅可以有效的剔除监测数据中的随机噪声,而且提高了模型精度,具有一定的参考价值。 相似文献
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由于城市中心复杂环境的深大基坑沉降和位移监测成果的精度和可靠性非常重要,为此,本文通过对监测数据采集、监测数据处理以及监测数据的预测研究,结果表明:采用小波滤波的方法能减小测量误差对变形信息的影响,并结合灰色理论GM(1,1)模型进行监测数据的预测分析,能将相对误差提高到5%以内,为城市深基坑安全监测、数据处理以及预测提供参考。 相似文献
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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。 相似文献
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建筑物变形监测数据呈现出典型的时变、非平稳和小样本特征,导致传统单一模型难以获得满意的预测精度。针对该问题,本文提出将卡尔曼滤波与灰色模型结合构建一种组合预测模型。首先利用卡尔曼滤波对原始监测数据进行平滑滤波,对数据中所含随机干扰误差进行动态抑制;之后利用灰色模型拟合数据中隐含的变形趋势信息,从而在小样本情况下获得较长时间的预测能力。基于实际建筑物变形数据开展试验,结果表明:与传统小波分析、灰色模型相比,该方法的预测精度明显提升,并且在小样本情况下具有更高的稳健性。 相似文献
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非等时空距GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用 总被引:8,自引:0,他引:8
以灰色理论为指导,GM(1,1)模型为基础,提出用最小二乘原理对灰色模型进行优化,大大提高非等时距GM(1,1)模型的预测精度,并对某海堤监测数据进行预报,检验结果表明预测值达到很好精度,由此证明,此方法有较大的应用价值。 相似文献
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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。 相似文献
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对于大型和高耸建筑,为了确保施工和安全运营,定期进行沉降监测是一项非常必要和重要的工作。但是由于受备种主、客观条件的限制和影响,沉降监测实测资料有时会出现间断。为了分析沉降规律,需要对间断资料进行插补。文章考虑到建筑物沉降监测非等时间间隔的特点,以相邻观测时间间隔为权,直接生成1-WA- GO序列,建立灰色系统非等间隔GM(1,1)模型,并将该模型应用于某建筑物沉降监测间断资料的插补工作中。当拟合值误差较大时,应用1阶残差序列建模,对原模型进行修正,提高了模型的拟合精度,得到了较满意的监测间断插补值。 相似文献
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在小波去噪和非等间隔GM(1,1)的基础上提出基于小波去噪的非等间隔GM(1,1)组合模型的预测方法,并且通过矿区实测数据模拟实验对三种方法进行对比分析。结果表明,小波去噪的模拟精度高于非等间隔GM(1,1),组合模型的预计精度高于单独使用非等间隔GM(1,1),验证了该方法的实用性和可靠性。 相似文献
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以往的灰色GM (1,1)优化模型往往忽略了灰度模型随时间变化的灰色量和灰色过程这一重点,其中的灰色作用量是时间的线性函数,传统的模型把其看为不变常数,而对时间的精度影响没做深层次的考虑,建模时较少的考虑时间相关度和灰作用量的影响,势必会影响预测精度,造成模型效果欠佳,故本文尝试对这两个因素分别建立优化GM (1,1)模型,即引入基于时间的加权R-GM (1,1)模型和用灰作用量b1+ b2 k替代b的K-GM (1,1)模型,并对实例数据进行分析,取得了较好的拟合与预测能力。 相似文献
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为了提高深基坑开挖过程中实时沉降监测预测的可靠性与准确性,保障基坑施工和周边环境安全,针对深基坑开挖过程中周围底层移动、施工、环境因素及实际观测过程中原始数据存在较多噪声对原始沉降数据产生一定影响等诸多问题。本文考虑使用卡尔曼滤波理论对沉降数据进行去噪预处理,并建立离散灰度模型,通过该模型对沉降数据进行分析及预测。通过实验数据分析处理,验证模型预测精度有了一定的提高,且具有一定的参考价值。 相似文献