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GM(1,1)模型基坑结构变形预测应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
动态设计和信息化施工使得基坑结构变形预测意义重大,本文结合工程实践对GM(1,1)模型在基坑支护结构变形预测进行应用研究.工程应用结果显示灰色预测理论在深基坑结构变形预测方面具有较好的稳定性,GM(1,1)预测的深基坑地面水平位移、沉降与实际监测结果比较接近,GM(1,1)模型预测方法有效可行.灰色系统GM(1,1)基坑变形预测模型可作为基坑支护结构变形预测的参考工具. 相似文献
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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。 相似文献
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潘翔 《地下空间与工程学报》2013,9(6):1443-1448
Asaoka法、GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型都是地基沉降预测中的常用模型。通过分析Asaoka方程与两种灰色模型之间的联系,指出灰色模型理论与Asaoka法一阶微分方程具有一致性,可以利用GM(1,1)模型代替Asaoka法进行沉降预测;灰色Verhulst模型是参数收敛的时变参数Asaoka方程。分析指出三种方法都存在两点不足,即只能应用于等时距沉降数据分析以及参数求解精度还可以进一步提高,从而建立了改进的GM(1,1)模型和改进的灰色Verhulst模型,最后通过工程实例说明了改进灰色模型的具体应用。 相似文献
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为提高城市用水量的预测精度,分析了GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型,同时由于GM(1,1)模型存在一定的缺陷,本文对基本GM(1,1)模型进行了新陈代谢改进,最后通过对实例的预测分析,改进灰色预测模型预测精度更高。 相似文献
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基坑边坡系统是一典型的灰色系统.其变形发展过程可用灰色系统理论进行预测.本文在常规全息GM(1,1)模型的基础上,采用等维新息迭代法GM(1,1)模型对郑州太阳城紫荆花园基坑变形进行模拟预测,结果表明了迭代法GM(1,1)模型比常规的GM(1,1)模型预测精度高,更符合工程实际. 相似文献
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高边坡安全监测的改进GM模型预测研究 总被引:14,自引:4,他引:14
由于一般的 GM(1,1)模型进行预测存在较大的局限性及产生系统误差,对一般 GM(1,1)模型进行了误差来源追踪分析并提出改进方法,得到改进后的 GM(1,1)预测模型,并将其用于高边坡安全监测。依据碧口水电站高边坡连续 8 a 的监测数据(第 6,7 a 的数据予以剔除),建立了碧口水电站高边坡灰色安全监控模型。把改进的 GM(1,1)预测模型与一般的 GM(1,1)模型、统计模型等预测模型进行了对比,同时还进行了平均误差、相关系数以及最大误差分析对比。研究表明,改进后 GM(1,1)模型监控精度较高,预测结果与实际吻合较好。 相似文献
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本文简要地介绍了电力系统负荷预测的意义,通过对灰色理论预测方法的研究,找出了灰色建模的局限性并提出了改进的方法。通过对负荷原始数据序列的预处理及优化,增强了灰色预测对波动负荷数据序列的处理能力,大大提高了灰色预测方法的适用范围和预测精度;利用等维新息递推GM (1,1)模型进行预测,保证了预测能够较为充分地利用新信息,能够满足中长期负荷预测的要求。此外,本论文还以matlab为平台,完成了基于灰色系统理论的电力负荷预测仿真系统的设计与实现。通过实例将改进模型与普通GM (1,1)模型进行比较,证明改进模型具有比普通GM(1,1)模型误差小、精度高的优点。 相似文献
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基于不等时距GM(1,1)模型预测边坡失稳变形 总被引:6,自引:0,他引:6
对边坡的失稳变形进行预测可以有效预防灾害的发生。传统灰色GM(1,1)模型多适用于等间距序列监测数据的模拟预测,而实际情况却是由于各种原因导致所获得的监测数据出现不等时距现象。为此,在分析传统等时距GM(1,1)建模原理的基础上建立了不等时距GM(1,1)模型,并对灰参数的求解方法进行了讨论。依据渝黔高速公路某边坡B3测点的监测数据,建立了该边坡变形灰色预测模型,并且将改进灰参数求解方法与传统方法进行了对比,研究结果表明,该不等时距GM(1,1)模型预测精度较高,预测结果与实际吻合较好。 相似文献
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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。 相似文献
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改进灰色GM(1,1)模型在隧道围岩位移预测中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
传统灰色GM(1,1)模型 ,多适用于等间距序列监测数据的模拟预测 ;对非等间距则往往产生较大的滞后误差。提出了一种经改进的GM(1,1)模型 ,经实例分析 ,该模型适用于隧道围岩位移非等间距监测数据序列的位移预测 ,且都能获得很高的模拟和预测精度 相似文献
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论述了安全预报的方法、灰色系统、灰色预测模型的建立和位移预报以及运用Matlab使上述安全预报理论在计算机上得以实现。对安全预报整个过程进行了详细的研究,最后通过实际工程例子对本论文研究的理论进行了具体的应用得到如下结论:GM(1,1)模型结合GM(1,1)尾数残差模型运用于基坑近期水平位移预报是可行,并且能达到安全预报的精度要求。 相似文献
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高速公路路基沉降的准确预测对高速公路病害预防和治理有着极其重要的指导意义。以往的路基沉降预测模型多为单一模型或简单改进模型,提出了一种基于粒子群与Markov优化的PMIGM(1,1)预测模型。首先,基于灰色理论,提出了改进的IGM(1,1)预测模型;然后,利用Markov理论对IGM(1,1)预测模型的相对残差序列进行修正,使得该模型能反映数据的波动特征,得到了MIGM(1,1)预测模型;在此基础上,采用粒子群算法对残差序列参数进行白化,建立了PMIGM(1,1)预测模型。将该预测模型应用于云南保施高速公路高填方路基,分析结果表明该模型可提高预测模型的精度。 相似文献
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利用现场实测单桩竖向静载试验数据,应用灰色理论建立非等步长GM(1,1)模型预测桩基极限承载力,验证了用非等步长GM(1,1)模型对桩基极限承载力进行预测时有较好的可行性和可靠性,可供设计和施工人员参考。 相似文献