灰色时序组合模型在基坑监测中的运用

科学、实时、准确地分析和预报建筑物、构筑物的变形在现代测量工程实践中有着重要的意义。文中将时间序列分析与灰色系统理论相结合用于变形监测沉降数据预测。结合国家超级计算长沙中心项目天河广场深基坑沉降监测的数据实例,说明预测方法具有容易实现与预测准确的优点,是一种非常有效的预测方法。     

灰色-时序组合模型在建筑沉降预测中的应用

以实际地面沉降数据为基础,分别用灰色模型、时间序列模型对实测数据进行预测,然后按照一定方法对灰色模型、时间序列模型赋予合理权值,建立了灰色-时序组合模型~([1])。预测结果表明,组合模型的预测精度更为准确、可靠,说明该组合模型具有一定的可适用性。     

灰色线性组合模型在基坑监测中的运用

本文论述了灰色系统理论在深基坑沉降数据处理中的运用,在运用过程当中,分别采用了GM（1,1）模型和灰色线性组合模型两种方法对数据序列进行拟合和预测。并得出了灰色线性组合模型在基坑沉降预测中比GM（1,1）更精确可靠的结论。     

灰色-时序组合模型在地表变形预测中的应用

通过对某地铁监测点小波去噪后的数据建立灰色预测模型,分析了灰色预测的优缺点,针对灰色预测对波动性数据预测的不足,建立了灰色-时序组合模型。首先,利用灰色模型提取时间序列中的趋势项;然后,用时序模型对残差项进行建模分析,兼顾了数据的趋势性和波动性,弥补了灰色预测的不足,提高了预报精度。     

灰色预测方法在深基坑变形监测中的应用

本文首先讨论了利用灰联联分析研究基坑这坡位移列与基坑周边公寓位移数列之关的关系，并将二者进行迭加生成一新的位移数列，而后利用灰色预测模型分别对以上三个数列进行预测，最后利用预测结果指导基坑施工 。     

灰色模型在深基坑变形监测中的应用研究

随着城市建设的快速发展,对地下空间的利用需求急剧增长,引发的深基坑工程事故也随之增加。因此,对施工过程进行全方位的监测和变形预测分析,及时、准确地反馈基坑变形动态,对工程安全起着至关重要的作用。本文叙述了变形监测灰色GM模型预测方法,并以重庆越洋广场监测项目为例,分析基于小波变换前后的预测效果和精度水平。结果表明,灰色模型能够达到较好的应用效果。     

灰色预测方法在深基坑变形监测中的应用

本文首先讨论了利用灰关联分析研究基坑边坡位移数列与基坑周边公寓位移数列之关的关系,并将二者进行迭加生成一新的位移数列,而后利用灰色预测模型分别对以上三个数列进行预测,最后利用预测结果指导基坑施工。     

灰色组合模型在滑坡变形监测中的应用分析

在GM(1,1)模型的基础上,主要研究了改进残差修正模型、灰色BP神经网络模型、灰色线性回归模型在变形数据的预计精度,并且结合实例分析了不同灰色组合模型在滑坡变形预计的精度以及优缺点。     

改进的灰色GM-AR组合模型在基坑监测数据处理中的应用

灰色预测模型在变形监测领域已得到广泛的应用和发展,灰色模型在理论上可以进行中长期预测,但实际应用中随着时间的推移预测精度也随之下降,为了解决这一问题,本文对GM(1,1)模型进行了改进并将改进后的GM(1,1)模型与时间序列模型组合,利用GM-AR模型进行预测可提高模型的预测精度,并应用实例证明了该方法的可行性。     

卡尔曼滤波-灰色组合模型及其在变形监测中的应用

建筑物变形监测数据呈现出典型的时变、非平稳和小样本特征,导致传统单一模型难以获得满意的预测精度。针对该问题,本文提出将卡尔曼滤波与灰色模型结合构建一种组合预测模型。首先利用卡尔曼滤波对原始监测数据进行平滑滤波,对数据中所含随机干扰误差进行动态抑制;之后利用灰色模型拟合数据中隐含的变形趋势信息,从而在小样本情况下获得较长时间的预测能力。基于实际建筑物变形数据开展试验,结果表明：与传统小波分析、灰色模型相比,该方法的预测精度明显提升,并且在小样本情况下具有更高的稳健性。     

灰色幂模型在基坑变形监测中的应用

灰色幂模型又称非线性灰色伯努利模型(NGBM(1,1)),是灰色GM(1,1)模型的一种改进模型,具有非线性特征,在拟合和预测非线性特征数据方面具有优势.NGBM(1,1)模型相比于GM(1,1)模型具有更高的预测精度和更广的适用范围,它在经济、农业、气象等方面已有较广应用,但是在变形监测领域的应用还比较少.本文在已有...     

灰色二阶预测模型在变形监测中的应用

本文根据灰色理论中的数列预测理论,针对建筑物的沉降,建立了灰色二阶预测模型GM(2,1),给出GM(2,1)模型精确求解方法,并以某建筑物沉降数据为例验证了该模型的精度比GM(1,1)模型精度高,且简单易行,因而具有一定的实用价值。     

加权多变量灰色模型在变形监测中的应用

在变形监测过程中,监测因子较多,难以对监测因子进行合理的取舍。首先利用灰关联度分析方法,将监测因子根据灰关联度进行关联排序,为合理选择监测因子提供理论依据;然后,利用得到的关联度进行平滑处理,并将其作为权值建立加权多变量灰色模型,推广了传统的多变量灰色模型,提高了预测精度;最后,以南充水库土石坝沉降数据为例,验证了模型的正确性。算例结果表明,加权多变量灰色模型的平均相对误差比传统灰色模型小,模型精度也比传统模型高。     

EM算法的时序模型在沉降数据处理中的应用

针对时间序列分析对监测数据中出现的不完全数据(部分数据缺失)无法进行精确建模的问题,该文引入期望极大算法(EM算法),提出EM算法与时间序列分析的组合算法模型。运用EM算法的时间序列分析组合算法模型可以对沉降过程中遇到的不完全沉降数据进行建模分析,该组合算法模型可以对不完全沉降数据进行较为精确的建模,并对后期沉降数据进行较为精确的预测。将某地铁基坑点沉降数据作为实验数据,EM算法的时间序列分析的建模结果表明:所提出的组合算法模型可以对不完全沉降数据进行建模分析,绝对误差为0.23mm,建模精度较高。     

非等时距灰色线性组合模型在变形监测中的应用

由于建筑物的变形发展是具有一定趋势的动态过程,有其内在的规律性,而变形监测数据正是这种规律的反映,也就是说前期观测数据的变化蕴含着后期发展变化的趋势。本文通过含有线性因素的非等时距灰色线性组合建模并对实际工程变形监测数据进行处理,与传统的非等时距灰色系统数据处理进行比较分析,从而得出此类模型特点以及优势以供参考。     

灰色模型在非等步长变形监测数据处理中的应用

常规变形监测数据处理中的GM(1,1)灰色模型是以等时间间隔观测值为原始序列,经一次累加处理,建立生成数列的一阶微分方程,并利用最小二乘求解未知参数的建模方法;但实际监测过程中,因受诸多因素影响,采集到的原始数据多呈现非等间隔分布,引入时间权重思想建立改进的GM(1,1)灰色模型,通过对沉降数据进行建模分析及精度检验,扩大了灰色模型的适用范围,验证了该模型的可靠性和科学性。     

灰色模型分析法在高层建筑物变形监测预测中的应用

在变形监测过程中,获取监测资料以后,通过对高层建筑物观测资料进行研究分析,可以掌握地基随时间的沉降规律,预测其下一步的变形趋势,并为可能发生的变形做好必要的准备,减少因非预计沉降带来的损失。灰色模型分析法是一种常用的数据处理及预测分析方法,本文在简单介绍了灰色模型分析法的基础上,利用灰色模型分析法预测了变形监测数据,并得出了有益结论。     

小波-时序理论支持下的地铁变形监测研究

随着我国城市化建设不断发展,人口急剧增加,城市路面交通拥堵成为常态,因此发展地下交通成为一种趋势,由此引发的地表沉降是值得重视的问题。针对实测数据中含有粗差这一现象,本文以山东省某市地铁工程为例,选取最佳的小波模型对观测数据进行粗差探测,并剔除。分别使用时间序列预测模型对实测数据和降噪后的数据进行预测分析,结果显示两者的预测值都能够满足精度要求,并且小波去噪后的时间序列预测模型精度更高。