自适应GM(1,1)模型进行地表沉降预报

提出采用自适应GM( 1 ,1 )模型进行地表沉降预报 ,并用于兖州某矿形变控制点的沉降预报 ,效果令人满意。说明此模型具有实用价值。     

基于残差改正的动态GM(1,1)模型在公路边坡变形监测中的应用

本文针对传统的GM(1,1)模型的不足,对模型进行了改进,建立了基于残差改正的动态GM(1,1)模型,并将其利用到公路边坡变形监测的数据处理当中。经过预测值与实际观测值比较,证明其在长期预测中具有明显优势。     

GM(1,1)模型在建筑物沉降分析中的应用

采用灰色理论中的GM(1,1)模型,对建筑物的沉降数据进行拟合,并以此模型进行预报。通过实例分析,GM(1,1)模型具有较高的拟合精度以及预报精度,能够准确预报建筑物未来沉降趋势,在确保建筑物安全方面,具有较高的实际指导意义。     

附加误差修正的GM(1,1)模型在卫星钟差预报中应用

提出一种附加误差修正的GM(1,1)模型卫星钟差预报方法:首先采用GM(1,1)模型利用已有观测值建模,然后利用已有的多余观测值得到预报残差,提出一个误差修正模型,最后利用该修正模型对预报结果进行改正。同时,为保证其可靠性,给出一个修正的阈值。计算结果表明,该方法能够大幅度地提高预报精度,尤其是当GM(1,1)模型预报结果有较大系统偏差时。     

GM(1,1)模型在深基坑变形预测中的应用

为研究基坑工程的变形规律,合理预测基坑未来的变形趋势,针对基坑工程变形中存在的各种变形因素复杂、变形大小不确定等情形,采用灰色系统理论建立基坑变形分析模型,结合工程实例,通过GM(1,1)模型群的建立确定最佳预测模型,然后在最佳模型基础上分别建立全数据模型、新信息模型、自动更新三种模型;预测结果表明应用灰色模型进行基坑工程变形分析的可行性和可靠性,为基坑工程的变形分析和安全性诊断提供了可靠的理论依据和科学的分析方法。     

改进的GM(1,1)模型在大坝变形预测中的应用

针对大坝安全监测数据存在贫信息、小样本的问题,通过对原始数据、初始值以及背景值进行优化改进传统的GM(1,1)模型。以某大坝实测径向水平位移数据为例,分别用改进前后的模型进行预测,并与实测值进行对比。验证改进的GM(1,1)模型的优越性与有效性,相对于传统GM(1,1)模型,其预测精度更高。     

含误差预报校正的GM(1,1)卫星钟差预报新方法

为了提高卫星钟差预报精度,该文提出用AR(p)模型对GM(1,1)建模过程中的模型残差进行建模预报,以此来提高GM(1,1)模型预报卫星钟差的精度。首先,剔除卫星钟差数据中的异常值,采用拉格朗日插值法将缺失的数据补齐;然后,用GM(1,1)模型对卫星钟差进行预报,对GM(1,1)的模型残差作平稳化处理后,采用AR(p)模型对处理后的残差序列进行预报;最后,将GM(1,1)和AR(p)模型的预报结果对应相加即得到钟差的最终预报值。此外,该文采用IGS公布的事后精密卫星钟差进行预报试验,并将该文结果与卫星钟差预报中常用的二次多项式和修正指数曲线法模型预报结果进行对比分析。结果表明,该方法可以对GPS卫星钟差进行高精度的中短期预报。     

残差修正的GM(1,1)模型在滑坡位移预测中的应用

根据滑坡监测研究现状,利用Matlab编程以及新滩滑坡监测点A3和B3的位移监测资料,建立了GM(1,1)预测模型和一阶残差修正的GM(1,1)预测模型;并对两种灰色预测模型的变形预测结果进行了比较。结果表明,经过残差修正的GM(1,1)模型的预测精度明显高于传统GM(1,1)模型的预测精度。     

改进的GM(1,1)模型及其应用分析

GIM(1)模型是一种改进的GM(1,1)模型。文章在介绍两种模型的基础上,分别进行实例计算和分析,得出了GIM(1)具有更大的优越性,具有预测结果精确,对时间的依赖性较小的特点。     

傅里叶级数残差修正的TDGM(1,1)模型预测基坑地表沉降

基坑地表沉降预测是城市化进程中的难点问题,由于地表沉降的影响因素众多,使用单一模型预测难度较大.提出一种基于傅里叶级数残差修正的TDGM(1,1)模型(线性时变参数离散灰色模型),利用TDGM(1,1)模型对前期沉降数据进行建模,得到初始预测值和残差后,利用傅里叶级数对残差进行修正,以此修正预测结果.分析对比2组实验,...     

GM(1,1)变形建模中元素选取的对比研究

以某煤矿工作面内某点的沉降观测数据为依据,分别选取累计变形量、单次变形量以及日变形速率为建模元素获取建模序列,用c#对该点建立均值GM(1,1)模型,得到3种不同建模序列的沉降预测值.对比分析发现,单次变形量以及变形速率序列对建模数据预测优于累计变形量序列.而且若等周期观测,变形速率与单次变形量预测效果相同;非等周期观...     

GM(1,1)模型反演预测方法在沉降预测中的应用

为了研究提高GM(1,1)模型预测精度的方法,本文首先讨论了GM(1,1)模型对初值的不敏感性和拟合预测序列增长率的恒定性;其次,根据GM(1,1)的性质提出新陈代谢反演预测的方法;最后,通过工程实例对比不同模型的预测精度。结果表明:GM(1,1)反演预测方法具有很高的预测精度,适用于沉降变形预测。     

GM(1,1)多项式拟合模型在变形监测中的应用

GM(1,1)具有要求样本数据少,运算方便,短期预测精度高等优点,因此而得到广泛应用;但它也存在一定的局限性,其主要适用于单一的指数增长的模型,对序列数据出现异常情况很难预测。为了改善这一局限性,将其与多项式拟合进行组合,通过实例分析证明组合模型比单一模型拟合精度更高,达到比较好的效果。     

灰色GM(1,1)与Kalman滤波模型用于变形预测的比较分析

通过运用灰色GM(1,1)和Kalman滤波模型分别对某高层建筑物的沉降变形趋势进行分析,得出灰色GM(1,1)适用于短期且变形趋势呈线性变化的变形分析与预测,而Kalman滤波模型不仅适用于短期预测,对于长周期预测也有较高的精度。因此,在观测周期较短时,灰色GM(1,1)和Kalman滤波模型对线性变化的高层建筑物都有较高的预测精度,但是对于较长周期的观测,Kalman滤波模型预测的精度和可靠性要高于灰色GM(1,1)模型。     

改进灰色GM(1,1)模型在滑坡预测中的应用

滑坡形成因素复杂,具有典型的灰色不确定性。为研究滑坡发展趋势,在已有滑坡预测技术的基础上,分析了典型灰色GM(1,1)模型在运算过程的误差原因,建立了改进灰色GM(1,1)模型;并运用滑坡实例验证了改进模型,直观显示曲线拟合情况。结果表明,改进后的模型预测精度等级明显提高,相对误差减小;说明所建滑坡预测模型效果好,在滑坡位移预测中有效可行。     

GM(1,1)最佳维数建模法在露天矿边坡变形预测中的应用

露天矿边坡变形是一个复杂的系统,许多影响边坡变形的因素具有灰色信息性质,因此应用灰色模型对边坡变形进行预测是一种很好的研究手段。在灰色模型预测实践中,发现建模数据的维数对模型预测精度有较大影响。从变形预测精度研究入手,提出最佳维数建模法。通过实例应用证明,该法具有较高的预测精度和可信度。