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GM（1,1）模型与灰色Verhulst模型的地铁竖井沉降预测

GM（1,1）模型与灰色Verhulst模型是广泛应用于变形分析预测的两种经典预测模型。本文利用这两种模型分别对地铁竖井沉降数据进行分析预测。通过对预测数据的比较分析,得出了灰色Verhulst模型的预测精度更高,更适合于地铁竖井沉降的预测分析。     

改进灰色预测模型在城市用水量预测中的应用

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。     

矿区地表沉降灰色系统预测模型适用性——以陕西榆家梁煤矿为例

灰色系统理论模型是矿区地表沉降预测的重要方法之一,针对各种灰色系统理论模型在矿区地表沉降预测中的适用性问题,该文以灰色数列模型、GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型为地表沉降预测模型,以陕西神木县榆家梁煤矿综采工作面地表沉降监测数据为数据源,开展了灰色系统理论模型预测对比研究。同时,以后验差比C和小误差概率P对比验证3种模型的预测精度。结果表明:(1) Verhulst模型的P值均为1,C值最大为0.11,最小为0.04,是3种灰色系统理论模型中精度最高、预测效果最佳的模型;(2)GM(1,1)模型的P值均为1,C值最小为0.14最大为0.19,是3种灰色系统理论模型中精度最低、预测效果最差的模型;(3)灰色数列模型、GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型的模型精度均为优秀,均是矿区地表沉降预测的适用性模型。     

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。     

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。     

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。     

改进残差修正GM(1,1)模型在基础沉降预测中的应用

普通的灰色残差修正GM(1,1)模型利用差分代替微分,并用原始数据第一个点的值作为时间响应函数的初始值C0,从而给预测带来了一定的误差。本文用多项式逼近法对残差修正GM(1,1)模型进行了改进,并增加了一个初始值参数;还通过一个基础沉降预测的工程实例,对此模型与普通残差修正GM(1,1)模型进行对比。沉降预测结果表明,改进后的模型明显提高了精度,更加适合于基础沉降的预测,具有较好的准确性和工程应用价值。     

灰色模型在隧道围岩变形预测中的应用

结合某工程实例,建立了灰色系统GM(1,1)、DGM(2,1)模型、Verhulst模型,并进行了实例预测,同时采用指数函数回归拟合,与之对比,结果表明,一般的GM(1,1)灰色预测模型适用于围岩变形量的短期预测;DGM(2,1)模型和Verhulst模型在围岩变形量预测中精度更高,可以比较准确地预测隧道变形和隧道的最终位移,以此可以在隧道施工中及时调整、确定支护参数及进行施工决策。     

改进模型的城市天然气消费量预测研究

城市天然气的安全供应关系到城市经济发展和社会稳定,精准预测城市天然气消费量,对科学施策具有重大实际意义.利用传统灰色GM (1,1)模型和灰色Verhulst模型,以中国2006年～2017年城市天然气消费量为原始数据序列进行拟合预测,结果发现具有非单调摆动发展序列的灰色Verhulst模型比传统灰色GM (1,1)模...     

建筑地基沉降预测的灰色模型与Asaoka法

在众多的建筑地基沉降预测模型中,Asaoka公式参数意义明确,在实际工程中得到了广泛应用,但是其存在局限性。根据灰色模型理论与Asaoka法一阶微分方程的一致性,通过构建满足白指数率预测无偏性的变权灰色预测模型,避免了Asaoka法应用的局限性。实例应用结果显示,变权灰色预测模型提高了预测精度,对非等时距沉降序列的分析预测具有更高的应用价值。     

建筑物沉降预测的改进Verhulst模型研究

为进一步提高灰色Verhulst模型的预测精度,将LS-SVM算法与灰色Verhulst模型相结合,对灰色Verhulst模型的参数估计方法和预测方法进行了改进。该方法采用LS-SVM算法,构造以背景值序列和原始序列为训练样本的LS-SVM,将Verhulst模型参数的估计问题转化为灰色LS-SVM的参数估计问题,依据LS-SVM算法求得灰色LS-SVM的参数,进而得到Verhulst模型的参数估计,方法上遵循了结构风险最小化原则,适合Verhulst小样本建模的特点。将改进的模型应用于软土地基建筑物的沉降预测,结果表明本文的方法是可行的且有效的,比传统方法预测精度高。     

Asaokao法在地基沉降预测应用中的不足与改进

现有地基沉降预测模型多数是几何统计模型,参数意义不够明确,而Asaoka方程具有明确的理论基础,在工程中得到了广泛应用。针对实际应用中,Asaoka方程存在的两点不足:递推公式未考虑误差传递效应和对于等时间间隔沉降观测数据无法直接应用,对其进行了详细的分析,同时提出了相应的改进方法,建立了非等间隔Asaoka方法。将两种改进方法应用于实际工程中,结果显示两种改进方法是有效的。     

基于粒子群与Markov优化的PMIGM（1,1）模型预测路基沉降方法研究

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。     

滨海道路软土路基沉降工后预测——以厦门杏林北外环道路为例

通过对软土路基的沉降机理进行沉降组成分析,得出杏林软土地基沉降主要由主固结沉降组成。并运用灰色理论选用连续型直接数据GM（1,1）模型对厦门市杏林北环路高浦至锦园段公路软土路基沉降进行预测,通过与现场监测数据进行对比和分析发现,二者误差在1％内,表明用灰色模型预测软土沉降在该工程段中是适用的,预测的沉降值比较准确。     

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.     

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。     

残差修正的GM(1,1)模型在基坑安全预报中的应用

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。