基于MATLAB的RBF神经网络在建筑物沉降预测中的应用

介绍了RBF神经网络的模型和结构,提出将该网络应用于建筑物沉降预测。运用Matlab工具箱函数建立了沉降预测网络模型,编制了计算程序,通过工程实例验证了该模型的正确性和可行性,并和BP神经网络在收敛速度上进行了比较,结果表明RBF神经网络的收敛速度远远快于BP网络。     

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。     

BP网络在基坑工程变形预测中的应用研究

本文结合实例提出了基坑工程施工过程中地表沉降预测的BP网络分析方法,建立和编制了在各种条件下均能类似地应用的预测网络模型和计算程序,取得了令人满意的结果。     

C#与Matlab混合编程技术在矿山沉降预测中的应用

讨论了Matlab与C#混合编程在矿山沉降预测中的应用方法。把Matlab的程序加入到C#及其它语言编制的程序中,将大大减少编程的工作量、保证程序的准确性,并且继承C#良好的用户界面。     

用灰色灾变预测理论进行采煤工作面顶板来压预报

论述了利用灰色预测理论进行采面来压预报的可行性，着重应用灰色灾变预测理论研究回采工作面周期来压预测预报；并编制了相应的微机计算程序，利用该程序分析现场实例证明预报精度较高。     

两种预测模型在客专路基沉降预测中的对比分析

在提出客运专线路基沉降预测重要性的基础上,以灰色预测模型GM(1,1)和双曲线模型,对路基沉降变形观测数据进行了分析预测,并结合实例,编写matlab程序,对这两种预测结果做了对比分析.结果分析显示:灰色预测模型GM(1,1)比双曲线模型在客运专线路基沉降预测具有更高的精度,效果更佳.     

皮尔曲线在高路堤沉降预估中的应用

阐述了皮尔曲线在高路堤沉降预估中应用的理论基础,提出了高路堤沉降的非等时距皮尔预估模型,引进了新的模型参数计算法,并编制了计算程序.通过实例计算分析,证明了该方法的可行性.     

BP神经网络在钻孔扩底灌注桩沉降预测中的应用

利用实测的钻孔扩底灌注桩静载试验数据,用BP神经网络建立桩基沉降量的预测模型,并应用于实际工程的桩基沉降预测,获得了较好的效果.研究结果表明,BP神经网络预测模型可有效预测桩基沉降量,预测精度高,简便易行.     

改进的矿区地面沉降灰色预测模型

准确预测采矿导致的地面沉降发展趋势,对于规避其危害具有重要的意义.GM(1,1)模型是沉降预测中应用较为广泛的模型之一,但在实际应用当中发现其预测效果有时候较差甚至完全失效.传统GM(1,1)预测模型规定x^(1)(1)=x(0)(1),α=0.5为已知条件是不合理的,应当根据实际情况选用其他数据.提出引入平均斜率来计算序列,并利用MATLAB程序进行数据处理,寻找最合适的x^(1)(1)以及最佳维数区.某矿山实测沉降数据计算表明,新方法有满意的拟合和预测效果,为提高建模精度提供了新的途径.     

高层建筑沉降观测和预测研究

以某高层建筑沉降监测技术为例,介绍了沉降监测的实测要求、监测程序及施测过程中应注意的关键问题,将不要求保持等维的GM(1,1)灰数递补预测模型应用于高层建筑沉降预测中,应用常用数列预测、灰数递补预测、等维灰数递补预测3个GM(1,1)预测模型的沉降观测值比较,说明GM(1,1)灰数递补预测模型在沉降预测中具有较好的应用价值.     

最优沉降组合预测模型及应用

沉降预测在公路工程建设中具有重要的意义.利用实测沉降资料进行路堤沉降预测的常用模型,可以较好地反映其沉降变化发展规律及发展趋势,但尚存在一定的局限性,为了尽多的利用全部的有用信息,利用"组合预测"的思想,提出一种采用多种常用预测模型进行组合的预测方法,从而可根据有限的实测数据达到预测路基沉降的目的.组合预测法的关键是确定组合的权重,在讨论传统组合预测方法基础上,引入熵值法计算权重,工程实例表明,熵权法较其他权重计算方法精度更高,有明显的优越性.     

钻孔约束频域定量预测煤厚方法研究与应用

煤层在地震勘探中属于薄层，其厚度预测的传统方法是利用钻孔资料的内插对比获得，精度很低。实际生产中，人们又研究了多种办法。对这些办法进行了归纳，并采用钻孔约束频域定量预测法（谱矩法）来编制相应的程序进行煤层厚度定量预测。     

Usher模型在某原油储罐地基差异沉降预测中的应用研究

基于对某原油储罐地基差异沉降实测数据的深入分析,引入Usher沉降预测模型,阐述了利用Origin软件求解非线性模型参数的新方法,并与双曲线模型和指数模型的预测结果进行了对比分析.结果表明,对该原油储罐地基沉降的预测,Usher模型精度高于指数模型和双曲线模型.在该工程实例中,利用Usher模型得到的最终差异沉降量与实测结果非常接近.该文方法跟规范方法相比,无需通过试验获取计算参数,简便易行;且基于Origin软件的模型参数计算方法简便快速,便于工程应用,值得推广.     

两种方法在坝体沉降监测中的应用

大坝沉降的高精度预测对水库正常运行起着重要作用。利用灰色模型与时间序列对大坝沉降监测点的沉降进行预测,并与实测数据进行比较分析。结果表明,基于时间序列模型的预测精度优于灰色模型,更适用于实际应用,较好地描述了沉降监测点的变化规律。     

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.     

机械设备大修时机的可靠性预测

机械设备大修时机的预测是企业设备管理部门制定大修计划的难题，文中利用可靠性指标，构建了预测设备大修时机的数学模型，利用Ⅶ实现对威布尔形状参数的求解。阐明了设备大修时机的预测方法，编制的程序具有应用价值。     

建筑物沉降监测时序分析方法与预测应用

建筑物沉降监测数据往往满足时间序列等时性的要求,对观测数据进行平稳化处理后,可以建立时序模型。该文利用已有的沉降观测数据,建立ARMA模型,并对建筑物沉降量进行预测,取得了较好的拟合效果和预测精度。     

高填方地铁车辆段沉降数据拟合与预测分析

在地铁车辆段轨道施工过程中,填方路基沉降的检测、预测与控制,对确保工程施工安全与质量、工期按期保质的完成具有重要作用.该文以武汉市轨道交通十一号线长岭山车辆段工程为例,分别利用曲线拟合法和时间序列模型法对典型监测点进行沉降的终值预测.结果表明,时间序列ARIMA模型的预测效果比曲线拟合法精准,且更能反映实际情况.该预测分析结果为软土地区高填方路基沉降控制提供了参考.     

高填方地铁车辆段沉降数据拟合与预测分析

在地铁车辆段轨道施工过程中,填方路基沉降的检测、预测与控制,对确保工程施工安全与质量、工期按期保质的完成具有重要作用.该文以武汉市轨道交通十一号线长岭山车辆段工程为例,分别利用曲线拟合法和时间序列模型法对典型监测点进行沉降的终值预测.结果表明,时间序列ARIMA模型的预测效果比曲线拟合法精准,且更能反映实际情况.该预测分析结果为软土地区高填方路基沉降控制提供了参考.     

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。