改进GM(1,1)在高铁隧道沉降变形预测中的对比应用

针对GM(1,1)模型在高铁隧道沉降变形分析与预测中精度不理想的情况,在GM(1,1)模型的基础上,建立了自适应GM(1,1)模型与残差修正GM(1,1)模型,并讨论了2种改进模型的各自优点。依据某隧道沉降监测数据,进行工程实例分析,得出自适应GM(1,1)模型与残差修正GM(1,1)模型在一定程度上均提高了原模型的预测精度和预测曲线的相关性;残差修正GM(1,1)模型对于沉降曲线波动较大处仍有较好的拟合与预测效果,其预测效果优于自适应GM(1,1)模型。     

改进的GM(1,1)模型在地铁运营隧道的沉降预测分析

工程监测中常用灰色系统的GM(1,1)模型对建(构)筑物沉降进行预测分析,但由于GM(1,1)模型本身的局限性,其预测往往存在较大误差,为了提高GM(1,1)模型在预测分析上的准确性,本文提出采用利用残差修正的方法对GM(1,1)模型进行改进,并利用该改进模型对地铁运营隧道的沉降进行预测分析,实验证明该方法相对于传统的...     

改进残差修正GM(1,1)模型在基础沉降预测中的应用

普通的灰色残差修正GM(1,1)模型利用差分代替微分,并用原始数据第一个点的值作为时间响应函数的初始值C0,从而给预测带来了一定的误差。本文用多项式逼近法对残差修正GM(1,1)模型进行了改进,并增加了一个初始值参数;还通过一个基础沉降预测的工程实例,对此模型与普通残差修正GM(1,1)模型进行对比。沉降预测结果表明,改进后的模型明显提高了精度,更加适合于基础沉降的预测,具有较好的准确性和工程应用价值。     

基于GM(1,1)模型的建筑沉降预测方法

本文简述了GM(1,1)模型的基本原理及精度检验方法,通过DPS数据处理系统分别对工程实例的3组数据建立GM(1,1)模型,并对模型的精度及预测效果进行分析。结果表明该方法在建筑物沉降预测中具有较高的精度和效果。     

Excel在GM(1,1)沉降预测数据处理中的应用

GM(1,1)模型在沉降预测中已经广泛应用,然而其计算过程复杂,在数据量较多的情况下计算量很大.本文以某沉降监测数据为例,提出利用Excel进行数据处理的方法,过程简单,结果准确,极大方便了计算工作.     

非等间隔GM(1,1)模型在边坡变形方面的应用

边坡的变形是评价其稳定性方面的一个重要因素。通过监测数据建立非等间隔的灰色预测模型,结果表明该方法在预测变形方面具有较高的精度。     

GM(1,1)模型在边坡变形预测中的优化研究

GM(1,1)模型作为一种经典的灰预测模型,凭借其较好的契合性在众多领域中得到了广泛应用,但不可否认的是,传统GM(1,1)模型预测偏差较大的情况也时有发生。论文以宁定边坡实测数据为基础,对传统GM(1,1)模型预测偏差进行了分析,提出了一种基于残差模型修正的优化思路,提升了GM(1,1)模型短期的预测精度,可以更为精确地研究边坡变形规律。     

隧道围岩收敛变形的改进GM(1,1)预测模型

为了有效提高隧道围岩变形的预测精度,对传统GM(1,1)预测模型进行了改进。改进模型通过对原始监测数据列优化重构,降低了量测误差、外界因素等噪声干扰造成的监测数据随机突变和离散性,提高了模型预测效果,并结合梅花山隧道典型监测断面对改进GM(1,1)预测模型进行了检验。研究结果表明:改进GM(1,1)预测模型增强了环境适应能力;预测结果与实际监测数据吻合程度明显提高,具有较好的实际工程应用推广价值。     

GM(1,1)模型基坑结构变形预测应用研究

动态设计和信息化施工使得基坑结构变形预测意义重大,本文结合工程实践对GM(1,1)模型在基坑支护结构变形预测进行应用研究.工程应用结果显示灰色预测理论在深基坑结构变形预测方面具有较好的稳定性,GM(1,1)预测的深基坑地面水平位移、沉降与实际监测结果比较接近,GM(1,1)模型预测方法有效可行.灰色系统GM(1,1)基坑变形预测模型可作为基坑支护结构变形预测的参考工具.     

改进GM(1,1)模型在建筑工程现金流预测中的应用

准确的建筑工程现金流预测是提高建筑行业投资和融资决策效果、获得稳定收益的前提,合理的现金流预测方法是确保预测结果准确的关键。引入灰色预测和"1/4:1/3"现金流预测理论,提出基于权重因子的背景值构造,并以实地收集的10余个建筑工程项目为样本,采用黄金分割法和对半分割法对GM(1,1)模型进行改进,以提高GM(1,1)模型在建筑工程现金流预测实践中的适用性和适应性。实证结果表明,改进后的灰色预测模型能够以较高精度预测建筑工程现金流,从而为公司投资、融资决策以及资金管理提供可靠依据。     

动态GM（1,1）在建筑物沉降变形分析中的应用研究

介绍了灰色系统理论。针对传统GM（1,1）模型在建模时只从静态角度考虑未来时刻的状态这一缺陷,本文引入了可以实时加入系统最新信息的动态GM（1,1）预测模型。利用传统GM（1,1）模型与动态GM（1,1）模型对某桥梁监测点进行沉降变形分析与预测。通过对比分析实例计算结果表明,动态GM（1,1）模型可以有效地修正预测模型,在一定程度上提高了模型的预测精度,其预测效果优于传统GM（1,1）模型。     

改进的BP神经网络在高速铁路变形分析中的应用

将BP(back propagation)神经网络应用于高速铁路变形分析中,依据BP算法的特性,采用通过加入动量项的方法来提高BP算法的运算速度,并对此改进方法进行了实例论证。     

基于GM（1,1）模型与灰色Verhulst模型的地铁竖井沉降预测

GM（1,1）模型与灰色Verhulst模型是广泛应用于变形分析预测的两种经典预测模型。本文利用这两种模型分别对地铁竖井沉降数据进行分析预测。通过对预测数据的比较分析,得出了灰色Verhulst模型的预测精度更高,更适合于地铁竖井沉降的预测分析。     

基于GM(1,1)模型数据的曲线拟合预测方法在武咸城际铁路中的应用研究

城际铁路为保证线路的高平顺性,对桥梁、路基、涵洞、隧道、过渡段等线下工程沉降量有着严格的要求,必须进行沉降预测评估。基于实测数据的沉降预测方法主要有曲线拟合法、灰色系统分析模型等,本文首先对多种预测方法进行对比分析,然后综合考虑曲线拟合法与GM(1,1)模型的优点,提出一种基于GM(1,1)模型数据的曲线拟合预测方法,并通过武咸城际铁路工程实例验证,说明该方法用于城际铁路线下工程沉降预测是可行的。     

城市地铁下穿高铁路基沉降预测及安全控制

城市地铁下穿高铁路基是一个复杂且系统的工程,其下穿施工对高铁路基沉降的影响往往是该类工程的关键点,需要确保下穿地铁的安全施工与上行列车的正常运营.本文利用GM(1,1)算法的优点,用于发现高铁路基已有沉降数据之间的规律,进而预测高铁路基后续沉降.同时,提出了地铁下穿高铁路基施工的安全控制等级,用于指导地铁下穿高铁路基的...     

Pearl模型在高速铁路路基沉降预测中的应用

根据高速铁路路基沉降量与时间关系的特点,建立了Pearl预估模型对高速铁路路基沉降量进行预测,对京沪高速铁路昆山试验段的沉降预测表明,该方法预测结果与实际较为吻合,可为高速铁路路基沉降预测提供一种有效而实用的方法。     

GM(1,1)模型在连续梁桥线形控制误差调整中的应用

按照灰色系统理论的GM(1,1)模型,将理想状态与实测状态下的预拱度差值作为灰微分序列建模,预测实测状态与理想状态在下一节段的预拱度偏差。结合某连续梁桥主桥线形控制实际,阐述了GM(1,1)模型在大跨度预应力混凝土连续梁桥线形控制误差调整中的应用,结果表明,GM(1,1)模型能准确识别预拱度偏差,为良好的成桥线形提供了有力的技术依据。     

Kalman-GM(1,1)组合模型在基坑围护墙顶沉降预测中的应用

针对基坑围护墙顶沉降监测数据受外界随机噪声干扰较大的问题,提出利用Kalman-GM(1,1)组合模型来进行变形分析和预测。即先用Kalman滤波模型对观测数据进行去噪处理,再建立基于滤波数据的GM(1,1)模型,进行基坑墙顶沉降预测。工程实例应用表明,该组合模型有效减弱了随机噪声干扰,其预测精度和可靠性高于单一GM(1,1)模型,更适用于基坑墙顶沉降预测。