GM（1，1）模型在高层建筑物沉降监测中的应用

详细地介绍了GM(1,1)模型及模型精度评定,利用GM(1,1)灰色模型和回归模型对宜昌均瑶国际广场的沉降进行预测,将预测结果进行对比,分析表明GM(1,1)灰色模型能较好地预测该建筑物的沉降趋势。     

GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用及Matlab的实现

针对建筑物出现的变形问题,提出在现有建筑物观测数据的基础上,运用灰色理论的方法,建立GM(1,1)模型,来预测该建筑物的沉降量,并用Matlab来对GM(1,1)算法进行实现.分析结果表明,GM(1,1)模型能较好地预测建筑物的沉降发展趋势,具有较强的实用性.     

灰色预测在高层建筑物沉降监测中的应用

以秀山湖二期工程为例,运用灰色预测系统,建立了两种非等间隔灰色GM(1,1)模型,并对建筑物进行沉降监测,通过对沉降数据的对比分析,指出采用数据变换的非等间隔GM(1,1)模型要优于加权处理的非等间隔GM(1,1)模型。     

桥梁基础沉降的等维灰色预测

为揭示桥梁基础沉降的变化规律,采用灰色系统理论分别建立了基础沉降量预测的传统GM(1,1)模型和等维新信息GM(1,1)模型。工程验证结果表明,灰色预测模型的计算值与实测值较吻合,等维新信息GM(1,1)模型比传统GM(1,1)具有更高的预测精度,更适合于桥梁基础沉降量的预测。桥梁基础沉降量的灰色预测结果可为提前评估沉降设计及施工质量提供参考依据。     

几种预测模型在变形监测数据处理中的应用

通过某高层建筑物沉降监测数据,对比分析了GM(1,1)模型、新陈代谢GM(1,1)模型、最优化背景值的新陈代谢GM(1,1)模型和灰时序GM-AR模型的预测精度,得出了GM-AR模型对建筑物沉降预测效果更好的结论。     

GM(1,1)模型与灰色Verhulst模型在路堤沉降预测中的探讨

分析非等间隔序列GM(1,1)模型与灰色Verhulst模型的发展特点,用于预测路堤沉降量,以考察其可行性与精度,并得出非等间隔序列GM(1,1)模型与灰色Verhulst模型是一种有效的预测路堤沉降量的方法,同时指出非等间隔序列GM(1,1)模型与不等时距灰色Verhulst模型存在的局限性。     

基于灰色组合模型的基坑周边建筑物沉降预测

伴随着地下空间工程大量兴建,在基坑开挖阶段,定期观测周边建筑物沉降,分析预测其未来的沉降变化规律、发展趋势,对保证建筑物与人民生命财产安全具有重要意义。为科学合理预测基坑周边建筑物沉降值,在综合常用灰色预测模型,即Verhulst模型、GM(1,1)模型和SCGM(1,1)_c模型优点的基础上,建立灰色组合模型,通过挖掘各单一模型的有效信息,优化拟合结果,从而对基坑周边建筑物的沉降值进行有效预测。实例应用表明:灰色组合模型的预测值与观测数据的拟合结果优于单一预测模型,其预测精度明显提升,沉降预测值更为可靠,可为采取相应的预防或处理措施提供科学决策依据。     

动态残差修正的新陈代谢灰色模型在沉降预测中的应用

在原始传统GM(1,1)和新陈代谢动态灰色模型的基础上,建立了傅里叶变换修正动态残差的新陈代谢灰色模型。结合工程实例沉降数据,用原始传统灰色模型、新陈代谢灰色模型、动态残差修正的新陈代谢GM(1,1)三种模型进行短期和中长期沉降预测分析比较,结果动态残差修正的新陈代谢GM(1,1)模型比动态灰色模型、原始传统灰色模型的预测精度均有所提高,并有一定的收敛性和较好的预测效果,为今后的沉降预测评估提供了一定的参考。     

灰色系统理论在建筑物沉降预测中的应用

在建筑物的施工过程中,沉降量逐渐增大,建筑物的沉降是否超标以及未来发展趋势如何,需要及时了解,以便采取相应的安全措施.采用灰色系统非等间隔GM(1,1)模型对建筑物的沉降进行预测,根据新采集的数据采用递推最小二乘法对模型参数a、b进行修正,可以不重复建立非等间隔GM(1,1)模型又可以考虑新信息的影响,使计算得到较大的...     

改进的GM(1,1)模型在地铁运营隧道的沉降预测分析

工程监测中常用灰色系统的GM(1,1)模型对建(构)筑物沉降进行预测分析,但由于GM(1,1)模型本身的局限性,其预测往往存在较大误差,为了提高GM(1,1)模型在预测分析上的准确性,本文提出采用利用残差修正的方法对GM(1,1)模型进行改进,并利用该改进模型对地铁运营隧道的沉降进行预测分析,实验证明该方法相对于传统的GM(1,1)模型在预测分析的精度及可靠性上均得到了大幅提高,在工程监测上有较好的适用性。     

动态GM（1,1）在建筑物沉降变形分析中的应用研究

介绍了灰色系统理论。针对传统GM（1,1）模型在建模时只从静态角度考虑未来时刻的状态这一缺陷,本文引入了可以实时加入系统最新信息的动态GM（1,1）预测模型。利用传统GM（1,1）模型与动态GM（1,1）模型对某桥梁监测点进行沉降变形分析与预测。通过对比分析实例计算结果表明,动态GM（1,1）模型可以有效地修正预测模型,在一定程度上提高了模型的预测精度,其预测效果优于传统GM（1,1）模型。     

铁路路基沉降监测系统及沉降预测

采用水平测斜技术和激光测距技术相结合的方法,对铁路路基沉降进行了监测,并运用灰色理论建立基于该监测系统的GM(1,1)模型,同时与双曲线法、指数曲线法进行了对比,结果表明该模型具有较高的预测精度。     

GM(1,1)模型在山区机场沉降预估中的应用

影响山区（高填方）机场沉降的因素很多,可以将高填方沉降过程看成一个灰色系统。本文利用灰色GM（1,1）模型对山区机场的形变监测数据进行建模、分析和预测,最后将其应用于某山区（高填方）机场沉降预测中。经与实测数据对比,表明预测精度良好。     

地铁深基坑沉降监测数据特点分析与预测

为明确地铁深基坑开挖引起的地表沉降变形规律,结合施工过程,依据D 市Z 地铁站第29-48 期深基坑沉降监测数据,分析出深基坑地面沉降变形的普遍特点。同时,利用灰色GM（1,1）模型,对两个典型沉降点的监测数据依据不同的施工阶段进行预测。结果表明,灰色GM（1,1）模型在深基坑的沉降预测中比较可靠,且分阶段预测精度更高。可见,深基坑的沉降变形特点与开挖施工过程密切相关,在预测时结合施工进度,能提高预测精度。该研究为日后地铁深基坑沉降监测数据分析与预测提供参考。     

GM（1,1）残差修正模型在建筑形变预报中的应用

通过对比建筑形变监测数据的GM（1,1）模型和改进的GM（1,1）残差修正模型建模的预报结果,表明残差修正GM（1,1）模型的预报精度明显高于传统GM（1,1）模型的预报精度,并且二次残差修正GM（1,1）模型的预报精度远高于一次残差修正GM（1,1）模型的预报精度,从而为准确形变预报提供了一种简单而有效的新实践。     

不等时距GM(1,1)模型在建筑沉降预测中可行性研究

在建筑变形预测中,不等时距 GM(1,1)模型是被广泛引用的经典模型。在数十例工程实践中运用该模型,通过预测与实测成果对比,分析模型的可行性。结果表明,该预测模型存在很大的误差,不能达到预报建筑物最终沉降的要求,建议结合场地条件,建筑结构特征来预测建筑物沉降。     

单桩极限承载力灰色预测

通过分析灰色GM(1,1)模型的特点,根据实际观测资料运用灰色GM(1,1)模型预测了单桩承载力与沉降的关系,并预测了单桩极限承载力,预测结果与实际观测具有较好的符合性,通过实例预测表明,这一模型具有较好的适用性,可以在类似工程中推广应用。     

新陈代谢GM（1，1）模型在建筑物沉降预测中的应用研究

本文针对传统GM（1,1）模型存在的不足,建立了新陈代谢GM（1,1）沉降预测模型。并以某建筑物沉降为例对比两模型的预测值,结果表明新陈代谢GM（1,1）模型在处理该粪数据上更加具有一定的优势。     

灰色预测在建筑物沉降变形分析中的应用

通过对广州市某地产开发公司新建的居民楼沉降变形监测数据进行处理,分别建立传统的GM(1,1)模型和 以相邻观测时间间隔为权直接生成1-WAG0非等间隔GM(1,1)模型,对两种模型进行分析与预报,比较的结果验证了1-WAGO非等间隔GM(1,1)模型在建筑物沉降变形分析中的实用性、正确性和有效性.     

深基坑降水过程中周围建筑物沉降的系统预测

深基坑降水过程中，建筑物产生的不均匀沉降变化具有系统性和不确定性。采用灰色系统理论建立了建筑物沉降量的系统预测模型MGM(1，n)。工程实例显示，与单变量GM(1，1)模型相比，MGM(1，n)模型有较好的精度和预测可靠度，对沉降预测有一定指导意义。