变权重组合模型在路基沉降预测中的应用

通过对软土路基沉降发展规律及其沉降曲线特点的深入研究,结合4种单项软土路基沉降预测模型提供不同的有价值预测信息的特点,引进重组合预测思想,在单项预测模型的基础上提出了路基沉降变权重组合预测方法,工程实例分析表明,利用该模型与方法得到的预测曲线与实测曲线吻合良好,能够满足工程要求,此外,变权重组合预测模型比其它单项模型具有明显的优越性,为软土路基沉降发展预测提供了一种有效而实用的方法.     

基于多灰色预测模型对比的高速公路路基沉降量预测

高速公路路基沉降量的预测不仅关系着高速公路的施工质量与服务水平,同时对高速公路的行车安全也有重要影响.根据路基沉降量的实测资料,通过多种灰色预测模型对路基沉降量进行了数据规律分析及精度对比,选取了最优的灰色预测模型对路基最终沉降量进行预测.为路基稳定性的评价与路基沉降的控制应对提供了参考.     

考虑数据异常及新旧程度影响有界性 的地基沉降预测方法

在现有沉降组合模型预测方法研究基础上,通过考虑实测沉降数据新旧程度及其影响的有界性特点,提出了度量实测沉降数据新旧程度的新鲜度函数分析模型,它能同时反映实测点与预测点之间的时间距离和实测误差以及实测数据新旧程度影响有界性对沉降预测的影响.基于统计学理论提出了排除异常实测数据引起沉降预测不合理的实测数据样本处理方法.利用上述模型与方法,提出了可反映实测沉降数据异常和新旧程度及其影响程度有界性的地基或路基沉降组合预测新方法.通过工程实例计算以及本文与现有同类方法预测与实测结果的比较分析,表明了本文地基或路基预测模型与方法的合理性与优越性.     

基于非等距预测模型的填土路基沉降量分析

根据路基沉降量的实测资料,利用3种常用的灰色预测模型对路基沉降量变化规律进行分析及精度对比,选取预测精度最高的灰色预测模型预测路基最终沉降量。同时,基于改进灰靶决策理论,对路基沉降的影响因素进行综合分析,将靶心距与路基最终沉降量对应,利用非等距预测模型最终沉降量与靶心距之间的规律进行分析。研究结果表明:该模型可以揭示路基沉降与影响因素之间的量化关系,为路基沉降的预测与规律分析提供了新的思路与参考。     

最优权组合模型在季冻区公路软基工后沉降中的应用

为研究最优权组合预测模型在季冻区公路软基沉降预测中的适用性,选取国道332线拉哈段(拉布大林至哈达图)一级公路的典型断面,采用分层沉降仪进行沉降监测,通过沉降管上磁环位置的移动来反映路基沉降变化。根据一年的沉降实测资料,利用MATLAB对原始非线性数据进行三次样条插值处理,基于最优权权重法将灰色GM(1,1)及二次曲线模型进行组合,对地基的远期沉降进行预测,将预测结果与实测资料进行对比,探究该模型的适用性,同时基于季冻区气候特点,选取适合高寒地区路基监测的合理时距。研究表明：最优权权重组合模型的预测效果与样本数密切相关,适当增加建立模型的样本数亦可显著提高预测精度;在考虑区域气候条件下,适当减少冬季及沉降速率较慢的月份的样本数量,增加在沉降初期及冻融前后的样本数量可以有效提高模型的预测效果;研究成果表明本文的最优权组合预测模型可以较好的预测季冻区公路远期沉降,为类似工程的沉降预测提供参考。     

基于组合预测包容性检验的单项模型选择

组合预测模型实际上是单项预测模型的信息进行选择利用的过程.最优组合中单项预测模型的选择是十分重要的问题,将包容性检验应用于组合预测单项预测模型的选择;给出了基于组合模型包容性检验的单项模型的选择方法和步骤,该方法主要是利用增加一个单项预测方法的组合预测模型与原组合预测模型之间的包容性检验,确定单项模型是否要保留在组合预测模型中,这样可以达到提高组合预测的预测有效度.最后通过应用实例的分析,表明通过组合预测模型的包容性检验筛选出合适的单项预测模型,再建立组合预测模型就能够达到提高预测精度的效果,因此该方法是可行的和有效的.     

软土路基沉降发展规律及其预测

通过对软土路基沉降发展规律及其特点进行分析与研究,得出软土路基沉降发展基本经历了发生-发展-稳定-极限4个阶段,其固结沉降-时间过程曲线的特点与社会经济预测中的"S"型成长曲线极其相似.基于3种"S"型成长曲线模型,引入组合预测的思想,提出了一种预测路基沉降发展规律的变权重组合预测方法,并建立了软土路基沉降的变权重组合"S"型成长模型,通过数学规划方法求解,从而可根据有限的沉降实测数据预测路基沉降发展过程.工程实例分析结果表明,使用该模型,其预测曲线与实测数据曲线基本吻合,且分析方法灵活,可用于软土路基沉降发展预测,对防治公路路基沉降,保证公路营运质量具有一定的理论与工程意义.     

基于多准则的组合预测模型权重研究及其应用

针对传统组合预测模型大多是通过建立单一准则方程进行优化,而没有更好地考虑各单一模型之间互支持信息带来的不确定性问题,建立基于多准则的组合预测模型权重确定算法。首先,通过建立区间数模型构建样本区间距离并进行相关折算归一化生成样本的基本概率分布BPA(basic probability assignment),作为单一预测模型的初级权重;然后,通过对D-S证据理论进行改进,建立证据可信度、证据精度和证据自冲突系数3个准则分别用于评价单一模型自身精度及其之间互相支持信息,通过对3个准则排序得到综合排序值作为单一模型初级权重的权重调整系数;最后,综合多时刻数据归一化后确定单一模型的最终权重用于组合预测。研究结果表明:经过权重调整后的组合预测精度得到显著提高,且经过调整系数R调整后的不变权组合预测模型最优。     

地铁隧道重叠段的沉降变形特性研究

为了实现地铁隧道地表沉降的高精度预测,先利用数量化理论Ⅲ筛选隧道地表沉降的重要影响因素;其次,在单项预测模型参数优化预测基础上,利用多种线性组合和非线性组合方法,实现了隧道地表沉降的组合预测研究。实例研究表明:在影响因素的筛选过程中,得出隧道沉降影响因素较多,其中,重要因素有3个,次重要因素有5个,一般因素有4个,并将后续沉降预测模型的输入层信息设定为重要因素和次重要因素。同时,单项预测模型的参数优化能在一定程度上提高预测精度,且各组合预测方法的预测效果均能不同程度的优于单项预测结果,并以非线性组合方法中RBF权值法的预测效果相对最优,其预测结果的相对误差值均值仅为1.58%,进而验证了该组合预测思路的有效性和科学性。     

基于组合模型的建筑物沉降预测

以上海某建筑物沉降观测数据[1]为依据,构建一种新的组合预测模型,并对沉降数据进行预测,将预测结果与前人单项模型预测结果进行对比,结果表明组合预测模型预测结果要明显优于单项模型。     

基于组合预测包容性检验的单项模型选择

组合预测模型实际上是单项预测模型的信息进行选择利用的过程。最优组合中单项预测模型的选择是十分重要的问题,将包容性检验应用于组合预测单项预测模型的选择;给出了基于组合模型包容性检验的单项模型的选择方法和步骤,该方法主要是利用增加一个单项预测方法的组合预测模型与原组合预测模型之间的包容性检验,确定单项模型是否要保留在组合预测模型中,这样可以达到提高组合预测的预测有效度。最后通过应用实例的分析,表明通过组合预测模型的包容性检验筛选出合适的单项预测模型,再建立组合预测模型就能够达到提高预测精度的效果,因此该方法是可行的和有效的。     

基于Vague值(集)相似度量的组合预测模型

通过引入模糊理论中的Vague值(集)相似度量,提出了建立组合预测模型目标函数的两种准则,从而构建了基于新的相关性指标的组合预测模型.运用实例对该方法进行验证,发现基于Vague值(集)相似度所建立的组合预测模型在误差平方和、均方误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差和均方百分误差等方面均比单项预测方法小,表明了所建立组合预测模型的有效性.     

基于Theil不等系数的IOWHA算子预测模型的性质研究

为了克服传统的单项预测方法选取固定参数时的不足,在诱导有序加权调和平均算子(IOWHA算子)的基础上引入Theil不等系数,构建了基于Theil不等系数的IOWHA算子的最优组合预测模型.对该模型的预测精度、优性及非劣性进行定义,从理论角度探究了其非劣性组合预测、优性组合预测存在的充分条件.实例分析表明,该组合预测模型优于传统的组合预测模型,能够充分利用各个单项预测方法的信息并能提高预测精度,是一种优性组合预测.     

基于TOPSIS的最大贴近度的最优组合预测模型及其性质

TOPSIS方法是一种常见的决策方法.将其作为一种新的预测精度的准则,引入正理想点序列、负理想点序列等概念,构建了基于TOPSIS的最大贴近度准则的最优组合预测模型.针对该模型,定义了新的非劣性组合预测、优性组合预测、冗余预测方法、预测方法优超等概念,研究了模型的若干数学性质,从理论上阐述了最优组合预测的优越性.最后给出实例分析,并和其他组合预测模型进行了对比分析,结果表明提出的组合预测模型是可行有效的.     

高速铁路软土路基沉降预测

通过实测资料分析了高速铁路堆载预压软土路基沉降规律,其沉降发展过程可分为填筑阶段-恒载阶段-堆载预压阶段-卸载阶段,沉降曲线与S形成长曲线类似.利用最小二乘法,以组合模型的误差平方和最小为目标函数来确定最优加权系数,建立了加权组合预测模型.采用Origin软件分别拟合Gompertz曲线和Logistic曲线,基于组合...     

基于邻近度的安徽省人均GDP组合预测模型

针对安徽省人均GDP预测问题,以安徽省2000—2018年人均GDP数据为研究区间,其中2000—2017年数据作为训练集,2018年数据作为测试集,提出了一类新的预测评价指标-邻近度及基于邻近度的组合预测模型,并引入一种新的组合权系数求解方法;首先对训练集进行单项预测,即对训练集数据进行指数预测、抛物线预测和移动平均预测,接下来对各单项预测值综合考虑,建立基于邻近度的加权几何平均组合预测模型,通过求解模型得出各单项预测权系数进而求出基于邻近度的组合预测值,最后分别在测试集和训练集上与其他预测方法预测结果进行比较,并预测安徽省2019—2021年人均GDP数据。     

加权组合模型在路基稳定性评判中的应用

基于双曲线模型和灰色模型,采用误差绝对值加权和最小的准则,创建了新的加权组合模型,理论推导和实测结果表明,该模型较前两种模型预测误差降低.同时,借助加权组合模型对软弱夹层压缩量与总沉降量进行预测,并以两者的比值作为评价因子,依据评价因子变化曲线对路基稳定性的整体变化趋势做出评判,经实例验证,该方法简单、可行.     

最优组合预测及其在短时交通流预测中的应用

交通流量预测结果的好坏直接关系到交通控制与诱导的效果,因此,短时交通流预测是先进交通管理信息系统中关键技术问题之一。在简要介绍最优组合预测模型基础上,以预测误差平方和最小为准则确定最优组合预测模型中的权系数,实现交通流预测模型的最优组合,并利用实际数据通过与单一时间序列模型、线性回归模型、卡尔曼滤波模型及人工神经网络模型的预测精度比较分析,验证了交通流最优组合预测模型的有效性和实用性。     

软土地基沉降非线性组合预测模型及应用

软土地基沉降预测是建筑物主要考虑的问题之一.基于软土地基上建筑物沉降的一些实测数据,提出了一种幂函数曲线线性回归-灰色理论相结合的非线性组合预测模型.理论分析和实例预测表明,该模型的预测值更接近真实值,预测结果的可靠度更高.     

基于指数支撑度的IGOWLA算子的最优组合预测模型

在广义诱导有序加权对数平均算子(IGOWLA算子)的基础上,引入指数支撑度以及构建了一种基于支撑度的IGOWLA算子的最优组合预测模型,并对该模型的预测精度、优性及非劣性给出定义.实例分析表明,该组合预测模型优于传统的组合预测模型,能够充分利用各个单项预测方法的信息并能提高预测精度,是一种优性组合预测.