非等步长灰色GM(1,1)模型及其建筑物沉降预测中的应用

在文献[1]非等步长灰色GM(1,1)模型建模基础上,提出根据沉降观测振荡序列建立非等步长灰色GM(1,1)模型的改进方法.利用青岛一高层建筑物的沉降监测数据,根据改进的非等步长灰色GM(1,1)模型对建筑物沉降进行了预测和分析,通过与改进前的模型预测结果的比较分析,验证了改进模型的实用性、正确性和有效性.     

灰色人工神经网络模型在路基沉降预测中的应用

利用灰色GM(1,1)模型得出的高速公路工后运营期路基沉降预测量呈快速增长趋势,这与后期沉降趋缓的实际情况不相符。针对这个问题,提出先用弱化缓冲算子对原始监测数据进行弱化处理,再利用弱化缓冲序列建立灰色GM(1,1)模型,提高了模型的预测精度。采用BP网络对沉降预测值修正,使修正后的预测值更加接近实际值。工程实例表明在弱化监测数据的基础上建立的灰色与人工神经网络结合模型具有很高的预测精度,可用以公路路基沉降预测分析。     

某边坡工程降雨量的GM(1,1)模型预测及其修正

基于灰色理论,结合具体算例建立了某边坡工程降雨量的GM(1,1)预测模型,并对GM(1,1)模型的计算结果和精度进行了分析,引用灰色区间预测法对GM(1,1)模型计算结果进行了修正,得出了某边坡工程降雨量的预测值.     

灰色模型(GM)在软土路基沉降量预测中的应用研究

该文讨论了灰色系统理论在软土路基沉降量预测中的应用 ,以京珠高速公路灵山试验段沉降观测数据为例 ,建立了沉降量灰色预测模型 ,并与三点法、双曲线法的预测结果以及实测结果进行了对比 ,结果表明 ,灰色预测模型的预测沉降量与实际沉降量更接近。最后分析了用灰色模型进行预测应注意的问题     

灰色理论在基坑沉降预测分析中的应用

通过灰色理论中的GM(1,1)模型,对软土地区基坑开挖后引起的地表沉降进行了分析预测,其预测结果与监测结果接近.结果表明,在GM(1,1)模型中,利用初期沉降位移实测值来预测未来一定时间内的沉降位移值能够得到比较准确的预测结果,因此对指导基坑开挖和支护具有一定的作用.     

基于并联型灰色神经网络模型的隧道沉降量预测方法探讨

灰色预测方法和人工神经网络,在建筑物变形预测中有各自的优势和不足.为了提高预测精度,该文结合灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型的特点,构造并联型灰色神经网络模型(PGNN)对南京地铁隧道某监测点的沉降量进行预测.结果显示,PGNN的预测精度明显高于单一的灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型,证明了PGNN组合方法在地铁隧道沉降量预测中的有效性.     

瓦斯涌出量的灰色模型预测与曲线拟合预测对比

为了研究矿井瓦斯涌出量预测的规律,分析了2种常用预测模型数据的处理方法.结合顾桥煤矿1116(1)工作面瓦斯涌出量监测数据,将灰色GM(1,1)模型与曲线拟合方法应用于该工作面瓦斯涌出量的数据处理和预测结果的分析、检验,精度满足瓦斯涌出量预测要求,并运用F检验法,对2种预测结果进行相关性分析,得出了合理选择灰色GM(1,1)预测模型预测矿井瓦斯涌出量的基本结论.     

GM（1,1）等维新息模型在软土路基沉降预测中的应用

运用灰色理论中的GM（1,1）等维新息模型对软土路基的沉降进行预测,取沉降观测点沉降量为原始数据,采用Bspline三次插值法将原始数据转化为等时空距数据,再将其作1次累加生成1次累加序列,根据GM（1,1）等维新息模型建立灰色微分方程,其参数由最小二乘法得出,解决微分方程可得方程的时间响应序列,也就是所预测的随时间而变化的沉降值.并采用后验差法对模型的可靠性进行校验,通过某高速公路某段软土路基实测沉降数据的分析以及对等维新息模型维数区的探讨,结果表明,GM（1,1）等维新息模型应用于预测软土路基的沉降量与实际沉降量更加接近.     

灰色模型预测城市地面沉降的研究

文中简要介绍了灰色系统理论,针对西安市单个水准点的一组高程时间序列观测数据,建立了灰色预报GM(1,1)模型,预测西安市某点近期沉降量。计算结果表明,预测模型计算结果与实测值拟合较好。同时,用VB编制了灰色模型预测程序,证明其正确性和有效性,并绘制了其高程沉降图。     

灰色模型在建筑物变形分析中的应用

该文较详细地介绍了灰色预测模型及其修正模型的基本内容和建模思想。探讨灰色系统理论的GM(1,1)模型和GM(1,1)残差修正模型应用于建筑物变形数据分析,基于MATLAB软件编写了相应的灰色系统预测程序,结合真实数据进行变形预测比较和检验,充分证实了在建筑物变形分析中应用灰色预测方法的可行性。     

基于灰色GM(1,1)新陈代谢模型的矿井瓦斯涌出量动态预测

矿井工作面瓦斯涌出是一个动态不确定的过程,因此最新瓦斯涌出数据的研究至关重要,本文将灰色GM(1,1)模型瓦斯涌出量预测结果加入原始数列,对原始数据序列的信息进行更新,建立了矿井瓦斯涌出量GM(1,1)新陈代谢动态预测模型,采用残差检验法对该模型精度进行检验,其平均相对误差为3.861%,预测精度明显优于GM(1,1)模型,提高了灰色GM(1,1)模型预测瓦斯涌出量的精度。     

灰色系统分析在沉降监测中的应用

文章对在沉降监测中如何利用灰色系统理论进行数据分析与预测做简要阐述,同时研究影响GM(1,1)预测模型预测精度的因素,探索如何提高模型预测精度,进而更好完成变形监测工作。     

基于Gauss-Legendre公式改进的煤炭产量灰色预测模型研究

基于GM(1,1)背景值的构造方法,提出了一种基于Gauss-Legendre公式改进灰色预测模型的方法,并推导得出了基于两点Gauss-Legendre公式改进的GM(1,1)模型,改进模型的背景值计算公式具有更高的代数精度。以我国原煤产量预测为实例,详细说明了改进模型的建模与计算过程,并将预测结果与传统GM(1,1)模型和基于连分法改进的GM(1,1)模型的预测结果进行了对比分析,验证了改进模型具有较高的预测精度。     

基于灰色关联GM(1,N)-Markov修正模型的应用

针对变形系统中多变量之间相互作用影响,传统GM(1,1)模型难以体现沉降变化趋势的问题,该文提出基于灰色关联分析的GM(1,N)模型对数据分析处理,并利用Markov模型修正残差序列,提高预测精度。通过实际工程应用表明:灰色关联GM(1,N)-Markov模型的预测精度高,结果更为可靠,在实际工程沉降分析预测中具有可行性。     

基于残差修正GM(1,1)模型的采空区残余变形预测研究

针对灰色GM(1,1)模型直接应用于采空区地表残余变形预测效果一般的问题,以灰色GM(1,1)模型为基础,以一元二次多项式对GM(1,1)模型预测结果进行正化残差拟合修正,构建残差修正GM(1,1)模型,并以等间距和非等间距2种形式的采空区地表残余沉降监测数据集进行实例验证。结果表明：残差正值化处理后的非线性多项式拟合修正GM(1,1)模型的预测精度增益明显,而未对残差进行正值化处理的多项式残差修正GM(1,1)模型预测精度提升效果一般,正化残差拟合修正是有效的GM(1,1)模型后处理改进方式。     

改进灰色模型GM(1,1)在高层建筑施工变形监测中的应用

文中综合分析了灰色GM(1,1)模型在建筑工程领域中存在的问题,从原始序列、初始值、背景值等方面对其进行优化,建立了改进的灰色模型以对高层建筑施工变形监测进行预测.结果表明,改进后模型的预测结果与实测结果拟合得效果很好,较之原GM(1,1)模型预测精度要高.     

矿区铁路运量灰色预测模型及其应用

根据灰色系统理论,建立了矿区铁路运量预测的GM(1,1)模型,用该模型预测了某矿区铁路运量发展趋势,并分析了预测结果.结果分析表明,GM(1,1)模型具有较高的可靠性和实用性.     

用内蕴时间理论进行土流变本构方程研究

应用灰色理论 ,建立了不等时距的地基沉降预测GM ( 1 ,1 )模型 ,并可对结果进行修正。利用该模型对某 1 2层住宅地基沉降进行预测 ,预测结果精度高于常采用的双曲线模型推算结果。     

灰色预测模型在井壁安全监测中的运用

基于灰色系统预测理论,分别对井壁应变释放和应变积累段建立GM(1,1)模型,预测井壁应变及变化趋势.结果表明,GM(1,1)井壁应变预测模型精度高,预测井壁安全度可靠性强.可以辅助现场监测系统预测井壁安全度.     

残差修正GM(1,1)模型在煤矿事故预测中的应用

百万吨死亡率是煤炭安全生产的一个重要考核指标,为准确预测煤炭行业安全生产的总趋势,利用灰色系统相关理论,建立了煤炭行业百万吨死亡率的GM(1,1)预测模型。同时鉴于GM(1,1)模型预测精度很低,建立残差修正GM(1,1)预测模型对模型进行了二次修正,并利用该修正模型成功预测出我国煤矿2009年的百万吨死亡率将首次降到1以下,权威机构数据表明,预测结果是可参考的。