非等步长灰色GM(1,1)模型及其建筑物沉降预测中的应用

在文献[1]非等步长灰色GM(1,1)模型建模基础上,提出根据沉降观测振荡序列建立非等步长灰色GM(1,1)模型的改进方法.利用青岛一高层建筑物的沉降监测数据,根据改进的非等步长灰色GM(1,1)模型对建筑物沉降进行了预测和分析,通过与改进前的模型预测结果的比较分析,验证了改进模型的实用性、正确性和有效性.     

灰色系统预测模型在沉降监测中的应用

在深入研究和分析灰色系统预测模型的基础上,用Matlab软件编写了灰色系统模型用于沉降监测数据处理的程序。通过对某建筑物沉降项目的数据处理,得出较高的预测精度,证明了灰色系统预测模型在沉降监测应用中的可行性和可靠性。     

建筑物沉降变形的动态预测

本文根据某高层建筑物监测的动态数据,用灰色理论的方法,建立等维新息模型,能较好地预测该建筑物的沉降发展趋势     

基于并联型灰色神经网络模型的隧道沉降量预测方法探讨

灰色预测方法和人工神经网络,在建筑物变形预测中有各自的优势和不足.为了提高预测精度,该文结合灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型的特点,构造并联型灰色神经网络模型(PGNN)对南京地铁隧道某监测点的沉降量进行预测.结果显示,PGNN的预测精度明显高于单一的灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型,证明了PGNN组合方法在地铁隧道沉降量预测中的有效性.     

高层建筑物沉降监测数据综合分析的几种方法

高层建筑物在建筑施工期间,随着主体荷载的增加,必然造成主体规则或者不规则的下沉.究竟下沉量有多大,下沉是否均匀以及在主体封顶以后的一段时间内是否趋于稳定,都是检验工程质量的标准之一.因此对高层建筑物监测数据进行综合分析,并在此基础上对停止监测以后的一段时间内建筑物的沉降趋势做出预测是非常必要的.把线性回归模型、时间序列模型、灰色系统预测模型应用到建筑物沉降监测数据的综合分析中,并给出实例,所获得的高层建筑物沉降趋势和规律可以客观地指导工程施工和评价工程质量.     

基于背景值优化与初值修正的灰色模型在沉降变形预测中的应用

灰色GM(1,1)模型具有要求样本数据少,运算方便,短期预测精度高等优点,因此得到广泛应用。在沉降变形预测中,数据拟合和预测精度主要依赖于模型的结构参数,故在沉降变形预测中为提高预测精度,该文从传统GM(1,1)模型初值、背景值等入手,探讨了将初值修正、背景值优化后的预测数据进行组合的方法。该方法充分利用新信息、数据优化后的优越性,提高模型的预测精度;同时通过实例证明得出该组合模型比单一模型、传统模型预测精度更高,达到了较好的预测效果。     

灰色系统理论在煤矿开采沉降量预测中的应用

以预测煤矿开采而引起的地表高程的损失为目的,通过灰色系统理论的建模、关联度分析和残差辨识为基础,建立了灰色理论预测模型,并将该模型GM(1,1)应用到金竹山矿业公司土珠煤矿的地表沉降量的预测分析中,对该矿2007年1～10月的地表高程损失量进行了灰色生成,建立了灰色预测系统;根据残差检验结果,对照精度检验等级表可以看出,灰色系统模型预测的土珠煤矿的地表沉降量与其实际测量的值拟合度高,预测结果正确可靠,反应了因地下煤矿开采而引起地表建筑物的毁损与高程的降低,对煤矿的复垦规划提供了重要参考依据.     

建筑物沉降变形灰色预测

该文通过工程实例对建筑物进行系统沉降观测,并运用灰色理论建立灰色GM(1,1)模型,对建筑物沉降变形进行预测预报,获得良好结果,对类似工程具有借鉴意义.     

基于灰色系统模型的矿区地表沉降预测研究

文中以灰色Verhulst模型为预测模型,以陕西北部某煤矿某综采工作面地表26期实测沉降值为实验数据,开展了地下采矿后地表沉降预测的实践研究。以实验数据中的A10、A11、A12和A13号监测点预测结果计算了灰色系统模型检验中后验方差法的C值和P值,进行了预测模型的精度评价。结果表明:灰色系统Verhulst模型精度达到了一级,可为地下采煤区地表沉降预测研究与实践提供参考。     

基于优化GM(1,1)在基坑变形预测中的应用研究

传统GM(1,1)模型以数据序列背景值边界均值预测基坑沉降变形,精度低、残值大。基于灰色理论应用对数法与二次插值法分别对传统模型进行改进与优化,结合基坑沉降变形监测数据,采用三种模型分别预测对比分析,研究结果表明:改进的两种预测模型精度优于传统模型;预测值与监测值在基坑沉降变形趋势一致。     

土地利用规划中建设用地需求量预测的两种模型比较——以东方市为例

随着社会经济的发展,经济建设用地的需求量越来越大。但是,目前土地利用规划中对建设用地需求量的预测还存在许多不足的地方。本文以海南省东方市为例,通过建立基于经济发展的回归模型和灰色系统模型预测东方市2010年和2020年的建设用地需求量。结果表明,本文建立的回归模型的预测值与实际较为接近,在规划应用中具有较高的可操作性,而用灰色系统模型预测的结果随着年份的增多,预测值越偏大,需要一定的修正才能作为预测参考。     

用灰色系统理论预测某铀矿排风井周边土壤中铀的质量分数

为预测铀矿排风井周边土壤中铀的质量分数,基于灰色系统的建模、关联度分析和残差辨识理论,建立了常规GM(1,1)预测模型.根据2001-2006年某铀矿排风井周边土壤中铀质量分数的监测数据,证实该模型预测结果与实际监测结果吻合较好,并且预测精度等级较高;同时外推预测了2007年该铀矿排风井周边土壤中铀质量分数,预测结果与实际监测结果的相对误差为4.54%,表明GM(1,1)预测模型具有较高的实用价值,为铀矿排风井周边土壤中铀质量分数的预测提供了一种方便有效的方法.     

基于GM(1，1)模型的岩层移动预测

地下开采引起的岩层和地表移动对周围环境造成了严重的破坏,地裂缝、房屋破坏、塌陷坑等,了解岩层和地表移动规律对于保护环境和控制房屋损害有着重要的意义。以某岩层移动监测站的实测数据为原型,对其监测数据进行了分析研究,利用MATLAB软件进行了GM(1,1)模型的建立和预测。研究结果表明,就岩层内部观测站而言,工作面正上方的监测点,由于其下沉单调递增规律,模型预计结果较好,相对误差小于10%;对于工作面外侧的监测点,由于其具有下沉、上升变化的波动性特征,不能进行GM（1,1）模型拟合预测。     

灰色理论和神经网络在工广变形监测的应用

为提高数学模型在工广地表移动变形监测及规律中预测的准确性,采用了GM(1,1)灰色系统模型和BP神经网络模型的数值处理方法.对比了两种模型在预测工广地表沉降中的有效性和精确性,为提高信息预测的精度和自动化以及管理的现代化水平有着积极的意义.     

基于灰色GM(1,1)模型的磨心坡深部煤层厚度预测

利用灰色GM(1,1)模型,结合生产资料对磨心坡深部煤层厚度进行预测.结果表明磨心坡深部煤层厚度随深度增加基本保持平稳,储量稳定.结合钻探资料证实,灰色GM(1,1)模型在预测煤层厚度方面有一定的优势,但由于实际情况的复杂性、模型的单调性,要得到更精确的预测还需要做进一步的研究工作.     

灰色模型在建筑物变形分析中的应用

该文较详细地介绍了灰色预测模型及其修正模型的基本内容和建模思想。探讨灰色系统理论的GM(1,1)模型和GM(1,1)残差修正模型应用于建筑物变形数据分析,基于MATLAB软件编写了相应的灰色系统预测程序,结合真实数据进行变形预测比较和检验,充分证实了在建筑物变形分析中应用灰色预测方法的可行性。     

基于灰色GM(1,1)模型的煤矿安全事故灾变预测及算法

煤矿由于自身的生产特点,安全事故比较突出,我国煤矿事故死亡人数是世界上主要产煤国煤矿死亡人数的4倍以上。文章运用灰色预测法对某煤矿的安全事故死亡事故频率(FAFR)进行灾变预测,判断该煤矿下一个职工死亡事故频率高峰期出现的时间,并给出相应的算法,为制定完善的煤矿安全政策及煤矿安全预警控制系统提供决策依据。     

改进灰色GM(1,1)模型在煤炭消费预测中的应用

根据灰色系统理论构建并优化了灰色GM(1,1)预测模型,应用模型对我国煤炭消费总量进行拟合和预测。该模型通过减少数据受到的冲击扰动,以适应中长期预测。经检验,该模型具有较好的精度,预测结果反映出的煤炭消费发展趋势,可为今后制定煤炭发展战略提供参考。     

某钼矿浮选工艺试验研究

采用浮钼新药剂GM06和合理的选矿工艺流程,从含Mo0.124%原矿,获得钼精矿含钼50.28%、钼回收率85.32%的技术指标,使钼得到了有效回收。     

基于GM(1,1)灰色系统理论模型的矿井涌水量预测

对矿井涌水量进行准确的预测是煤矿生产设计部门制定采掘方案、确定矿井排水能力、制定疏干措施、防止矿井突水、淹井等严重事故和利用地下水资源的重要依据,而矿井涌水量受水文、地质、气象、开采情况等多种因素影响,常常表现出较大的随机性和波动性。用灰色理论对原始数据进行处理,弱化其随机性,并建立GM(1,l)动态预测模型进行预测,避开了各种复杂的影响因素,将各种影响因素进行"灰处理",模型的计算灵活简单,其精度满足要求。