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高铁路基需严格控制工后不均匀沉降。鉴于高铁路基沉降预测值精度受观测噪声和预测拟合函数的影响,本文提出了基于小波函数去噪,对去噪数据进行灰色Verhulst模型预测的方法,并阐述了高铁路基沉降预测评价方法。通过工程实例对比分析了去噪灰色Verhulst模型、GM(1,1)模型、双曲线模型在沉降数据处理中的拟合精度和预测精度。结果表明:GM(1,1)模型拟合精度高,预测精度低,不适用于长期预测;双曲线法预测精度最低,预测曲线不包含路基饱和发展过程;小波去噪灰色Verhulst模型符合高铁路基沉降规律,预测精度高,可以广泛用于路基沉降预测。 相似文献
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针对GM(1,1)模型对随机波动性较大的数据拟合较差、预测精度低的缺点,提出了基于小波去噪的灰色动态模型。首先运用小波滤波消除数据噪声,使数据更具规律性;再利用灰色动态模型预测变形;最后对高层建筑物沉降监测数据的预测值与实测值进行对比分析。结果表明,该模型的预测误差较小、精度较高,适合在变形预测中应用。 相似文献
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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。 相似文献
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阈值去噪法是传统小波去噪最常用的处理方法,主要有硬阈值法和软阈值法,但二者均存在一定的局限性。本文提出了一种新的阈值函数,有效地弥补了硬阈值函数在阈值点处不连续、软阈值函数存在恒定偏差的缺陷。并在传统灰色模型的基础上,推导出了改进的新陈代谢GM(1,1)模型,最后将硬阈值、软阈值和新阈值函数的小波分析用于变形监测原始数据的预处理,结合新陈代谢GM(1,1)模型对去噪后的数据进行阶段性预测,并与实测值进行比较,通过实例计算表明:新阈值的去噪精度更高,通过新阈值去噪后进行预测的数据更加接近真实数据,可应用于变形监测的预报。 相似文献
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近年来,我国城市建设迅速发展,路面交通不堪重负,发展地下交通成为一种趋势,由此引发的地表沉降是值得我们重视的问题。以河南省某市市民文化服务区地下交通工程为例,进行了小波去噪及灰色时序模型的研究。针对观测数据中存在的粗差,采用多种小波模型进行探测、剔除工作。在此基础上建立灰色预测模型、时间序列预测模型以及两者的组合模型。结果表明灰色模型对于波动性数据处理效果不佳,而时间序列模型短期预报比较精确,组合模型能够兼顾数据的波动性和趋势性,预测精度最高,能够满足地铁区间隧道地表变形精度要求。 相似文献
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变形监测是安全化工程施工和管理的重要内容,贯穿于项目的设计、施工和运行,对监测的沉降数据进行处理,并预测沉降量,提前对工程作出安全预警,有很重要的实际意义。本文基于GM(1,1)灰色模型、小波分析和神经网络结合的相关理论,借助Matlab软件编程,建立了灰色-小波神经网络变形预测网络模型。结合工程实例,将建立的变形预测网络模型应用于累积沉降量观测数据,结果表明组合模型具有很稳定的预测效果,比单独的GM(1,1)灰色模型预测准确度高,且训练样本越多,预测越符合实际情况。 相似文献
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改进灰色马尔科夫模型在基坑预测中的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基坑预测问题关系到工程施工的安全,在施工过程中对基坑进行周密的监测和变性预测分析显得尤为重要。针对传统预测模型存在固有偏差和可靠性低的缺点,采用新陈代谢的原理对无偏灰色加权马尔科夫模型进行改进。该模型先用无偏灰色模型拟合系统的总体变化趋势,然后,对拟合残差进行马尔可夫状态划分,并根据各阶权重对不同步长的转移矩阵进行加权处理,用加权后的无偏灰色马尔科夫模型进行预测。在每一步的预测中,利用新陈代谢的原理不断更新建模所使用的数据。将该模型用于基坑沉降预测,并通过实例进行验证。实验表明:基于新陈代谢的无偏灰色加权马尔科夫模型提高了基坑沉降预测的精度和可靠性,预测精度与未改进模型相比提高了8.54%。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(6)
小波分析和奇异谱分析都可以作为处理含有噪声数据的方法,这两种去噪方式都可以消除数据中的噪声。基于两种数据处理方法,RBF神经网络预测隧道地表沉降数据的组合预测比单个模型的预测精度高,可获得更好的预测效果,为隧道监测安全提供可靠的参考。 相似文献
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在小波去噪和非等间隔GM(1,1)的基础上提出基于小波去噪的非等间隔GM(1,1)组合模型的预测方法,并且通过矿区实测数据模拟实验对三种方法进行对比分析。结果表明,小波去噪的模拟精度高于非等间隔GM(1,1),组合模型的预计精度高于单独使用非等间隔GM(1,1),验证了该方法的实用性和可靠性。 相似文献
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刘维康 《测绘与空间地理信息》2019,42(4):153-156,161
针对矿区地表变形数据间断缺失的现象,分析了矿区地表变形数据特点,提出了一种灰色神经网络组合模型对间断数据进行预测。首先,利用非等间距灰色模型计算灰预测平面,再采用BP神经网络模型对预测平面区间进行加权组合,得到最终的预测值。实验表明:灰色神经网络组合模型预测精度高于灰色模型,对矿区地表变形数据处理的适应度更高。 相似文献