灰色模型在路基沉降预测中的研究及应用

以湖南益马高速公路典型路基断面实测数据为研究对象,采用GM(1,1)和Verhulst两种灰色系统模型对沉降数据进行建模分析,得到不同维度下拟合公式的预测值及c值,并据此分析了预测精度以确定最佳维度;在最佳维度下计算了两种模型所得预测数据的拟合误差,进而确定了两种模型的适用预测时间。结果显示:在最佳维度7下,灰色模型GM(1,1)可用于路基沉降4个月内的预测;Verhulst模型可用于路基沉降14个月内的预测,其预测结果可为后续施工组织提供参考。     

高路堤沉降的灰色系统理论预测方法

根据灰色系统理论,在全面分析高填方路堤沉降量与时间关系的基础上,建立了2种灰色预测模型。即GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型,并分别对某高填方路基沉降进行了实例预测,在此基础上对2种模型的适用性进行了实例对比分析,表明Verhulst模型更适合于预测路堤沉降。     

清淤换填质量缺陷路基的沉降特性及处治措施研究

根据灰色系统理论,采用了GM(1,1)模型和Verhulst模型对清淤换填路基填筑不同过程中的沉降速率和工后沉降进行了预测,并以此为依据,对路基的填筑质量、加固处治效果等进行了评价,通过结合其他指标分析验证,此方法用于该类型路基施工质量的评价简单可行.     

灰色Verhulst模型在高速公路路基沉降预测中的应用

高填方路基的稳定性分析判定是施工中质量控制关键点,可根据其工后沉降预测值达到阈值的时间来合理制订施工组织方案,保证路基施工质量。文中基于某高速公路工程典型断面的实测沉降数据,采用灰色Verhulst模型理论,得到该断面路基工后沉降预测数学表达式,并对该断面在某一时间后的稳定性及沉降速率作出预测。     

基于多变量灰色模型的路基沉降预测

路基沉降变形是一个复杂的动态变化过程,常用的单变量预测模型不能考虑各沉降监测点间的相关性,不足以反映路基整体的变形规律。多变量灰色模型是单变量GM(1,1)模型在多元变量条件下的拓展,可以实现对路基中相互影响的多个监测点变形预测模型的建模和预测。实例计算表明,与单变量GM(1,1)模型相比,多变量灰色模型具有更高的预测精度,显示了该方法进行路基工后沉降预测的有效性。     

基于优化的灰色离散Verhulst新陈代谢模型的基坑沉降预测

针对传统灰色Verhulst模型在基坑沉降预测中精度较低的问题,提出优化的灰色离散Verhulst模型。在基坑沉降监测中,由于监测过程中不断有新数据增加,加上外界因素变化,影响模型系统的预测结果,导致预测结果与实际偏离,模型的精度将逐渐降低。为了实现准确预测,基于新陈代谢方法,建立优化灰色离散Verhulst一维及进化的二维新陈代谢模型。并依托长沙国际金融中心深基坑支护工程,分别运用传统Verhulst模型和优化的灰色离散Verhulst模型进行预测,并采用本文建立的优化灰色离散Verhulst一维、进化二维新陈代谢模型对基坑工程沉降进行预测,并对预测结果进行对比分析。研究结果表明:采用进化新陈代谢方法的优化灰色离散Verhulst模型精度更高,可选用该模型对基坑进行沉降预测。     

运用灰色理论与人工神经网络预测公路沉降

介绍了灰色理论中的G（1,1）模型、BP人工神经网络模型和灰色BP神经网络模型;根据岳阳城陵矶进港道路管桩处理后的路基沉降实测资料,分别运用这三种模型进行沉降预测,并对预测结果进行了分析,比较了这三种方法预测沉降的效果。     

灰色理论在软土路基沉降分析中的应用

根据灰色理论建立GM(1,1)模型,得到时间响应函数及预测模型,据此对路基沉降过程和最终沉降量进行预测,其预测精度满足工程需要.     

CFG桩复合地基沉降的灰色预测

高速铁路CFG桩复合地基(路基)沉降是一个复杂的过程,采用MATLAB语言编写了基于XGM(1,1)模型预测地基沉降的程序,并将其应用于CFG复合地基沉降量的预测。通过对灰色预测XGM(1,1)模型在工程实例的应用和对比,证实XGM(1,1)模型运用到工程实际中是可行的。     

基于灰色模型的高速公路路基沉降预测

在公路施工过程中,路基施工质量的好坏是确保公路施工质量的关键,为确保路基施工质量,必须掌握路基沉降的变化情况,特别是要能够较为合理地预估路基沉降的变化情况.文中利用灰色系统理论建立GM(1,1)灰色预估模型及其残差模型,并应用于某高速公路路基沉降变形预测中,预测结果和实测结果能较好地吻合,验证了预估模型的精度和预测方法的可行性.     

非等间距GM(1,1)抗差估计及其在路基沉降预测中的应用

路基沉降观测前期,沉降观测值不稳定,容易包含粗差,而前期沉降数据对GM(1,1)模型预测精度影响巨大。介绍了一种将非等间距观测数据等距化处理,并在GM(1,1)模型中加入IGGIII抗差方案的新方法。通过高铁路基沉降工程实例各模型预测精度对比表明:当沉降观测值含有粗差时,新算法依然能够快速准确的识别沉降真实曲线。因此,新算法可以广泛应用于路基沉降预测。     

灰色系统理论在填石路堤沉降预测中的应用

基于填石路堤沉降现场试验,采用负指数曲线拟合路基沉降与时间关系,其与沉降变化趋势吻合较好,说明应用灰色系统理论预测填石路堤沉降是可行的。结合填石路堤沉降特点,首先建立相同沉降观测时段的灰色系统GM(1,1)模型,再运用最小二乘法优化GM(1,1)模型参数,并分别进行实例预测。结果表明,与GM(1,1)模型预测相比,参数优化模型预测精度会有显著提高,且能满足工程要求。     

基于三次样条插值和GM(1,1)模型的高速公路路基沉降预测

有效预测高速公路路基沉降的发展趋势,可以提高道路维修效率,降低事故发生率。根据路基沉降影响因素和特性,提出一种基于三次样条插值和灰色GM(1,1)模型的组合预测算法。通过三次样条插值法处理原始非等间距数据,将其转变为等间距序列,继而用传统GM(1,1)模型进行预测,克服了单一预测模型的局限性,并能保证较高的精度。分别对长湘高速某段和垄茶高速某段路基沉降进行预测试验,算法预测误差均值分别为2.07%和1.61%,方差比为0.131和0.142,精度等级达到1级。     

基于Verhulst模型的长短桩复合地基沉降预测

通过对软土路基沉降特征的分析,提出了利用灰色理论结合Verhulst模型对长短桩复合地基进行沉降预测,给出模型精度评定方法,并提出非等时距沉降序列转换为等时距的插值方法.实例计算表明,该方法拟合误差小,预测精度高,预测结果理想可靠.     

基于粒子群改进灰色马尔可夫模型的公路路基沉降自适应预测

针对公路路基沉降具有随机性和复杂性的特征,提出了一种粒子群改进灰色GM(1,1)-马尔可夫模型的路基沉降自适应预测方法。利用马尔可夫模型修正传统灰色GM(1,1)预测模型的残差,并提出粒子群算法来计算最优的马尔科夫链残差模型的白化系数,开发了路基沉降的粒子群灰色马尔科夫链自适应预测模型框架。以某公路路基沉降实测值为例,对比分析了其他两种改进灰色模型方法,结果表明本文算法误差均值仅为1. 48%,比其他两种方法分别降低了64%和29%,且精度等级达到一级。随着公路路基沉降数据量的增加,本文提出的模型预测精度进一步增加,自适应能力强,具有良好的推广性。     

基于灰色理论的道路交通事故预测模型综述

交通事故预测模型是进行交通安全控制的关键问题之一。重点介绍了目前几种主要的基于灰色系统理论的道路交通事故预测模型:基本灰色预测GM(1,1)模型、残差灰色预测模型、灰色Verhulst预测模型、灰色马尔可夫预测模型、灰色神经网络预测模型,并指出各模型的适用条件和优缺点,为相关研究提供参考。     

京沪高速铁路济南西客站软土路基沉降预测分析

近年来,我国高速铁路发展突飞猛进,为保证安全运营,对其路基的处理尤其重要。对京沪高铁济南西客站软土路基工程的沉降数据,分别采用灰色模型GM（1,1）和双曲线模型两种方法建立了预测模型进行分析,并编程作数据处理。结果表明:灰色模型GM（1,1）对软土路基的沉降评估更显优越性。     

UGM(1,1)模型在特殊路基沉降中的应用

红砂岩碎石土强夯路基的沉降一直是施工中难以控制的一环,沉降大小直接影响高速公路通车后的服务水平和安全,在有限的沉降观测时间的基础上预测路基沉降尤为重要。文中基于某高速公路K4+860—K9+960沉降测量数据,建立基于灰色理论的非等时距UGM(1,1)模型预测红砂岩碎石土强夯路基沉降,并通过精度检验证明了模型的准确性和可行性。     

灰色系统GM(1,1)模型在软基沉降预测中的应用研究

路基的沉降与稳定性控制是高等级公路使用寿命的关键,准确计算路基沉降变形值具有实际应用意义。文中采用灰色GM(1,1)模型及计算原理,进行某一级公路软土路基沉降预测,计算得出软土路基的变形曲线。其模型精度评定指标表明,该方法拟合误差小,预测精度高。     

GM（1，1）模型在高填方路基沉降预估中的应用

文中讨论了不同高路堤沉降预估方法的特点,并以某高速公路沉降观测点实测数据为例,建立了灰色GM（1,1）预估模型;并编写相应程序对高路堤后期沉降进行了预测,将预测结果与实测结果进行了对比。结果表明,灰色GM（1,1）预估模型可以对实测数据进行更好的拟合,且其对后期的预测沉降量与实际沉降量更接近。