Von Bertalanffy模型；S曲线；三段法；沉降预测

基坑沉降量与时间曲线关系,可以用Von Bertalanffy生长模型来描述.简单地叙述了Von Bertalanffy模型基本知识;然后用数学的方法证明了此生长模型符合S曲线的特性.结合工程实例和三段法、三点法原理,提出了适用于此模型的三段法和改进三点法.将两种方法预测的结果作比较.结果表明:两种曲线拟合度均大于0.99,并且两种方法都充分利用了全部数据.但三段法在前期预测时误差较大,改进三点法计算结果与实际值吻合度较好,且与实际的测量值误差较小,应用范围更广,为其他工程提供监测依据.     

L—V模型在软土地基沉降预测中的应用

为了提高软土地基沉降模型的预测精度,将现有的Logistic模型和Von—Bertalanffy模型进行叠加,提出了L—V模型,并利用Origin拟合软件对模型参数进行求解。将该模型应用到软土地基沉降预测中,并与Logistic模型和Von—Bertalanffy模型比较。结果表明L—v模型全过程沉降预测的拟合程度最高,达到0．9978;沉降后期L—V模型的均方根误差（RMSE=1．512）小于Logistic模型（RMSE=2．930）和Von—Bertalanffy模型（RMSE=3．624）的均方根误差,其预测值更加接近观测值。     

L-V模型在软土地基沉降预测中的应用

为了提高软土地基沉降模型的预测精度,将现有的Logistic模型和Von - Bertalanffy模型进行叠加,提出了L-V模型,并利用Origin拟合软件对模型参数进行求解.将该模型应用到软土地基沉降预测中,并与Logistic模型和Von - Bertalanffy模型比较.结果表明L-V模型全过程沉降预测的拟合...     

一种基于双周期时间序列的短时交通流预测算法

根据城市道路短时交通流特征,在ARIMA(autoregressive integrated moving average model)模型和SARIMA(seasonal autoregressive integrated moving average model)模型的基础上,提出一种既满足城市道路日周期性和周周期性的短时交通流预测模型DSARIMA(double seasonal autoregressive integrated moving average model)模型,并根据城市道路工作日与非工作日交通流特点,提出该模型的预测算法。该算法采用两种方式利用ARIMA模型进行交通流预测,一种方式采用当前时刻前N1段时间进行预测,另一种方式采用当前时刻前N2天同一时段的交通流进行预测,并用改进的贝叶斯模型算法根据两种预测结果与实际值的误差来确定该种方式的权值,最后的预测结果为两种方式预测结果与其权值乘积之和。实验结果表明,该模型在交通流预测上,相比ARIMA模型和SARIMA模型预测具有更好的平稳性与更高的预测精度。     

钻孔灌注桩荷载-沉降曲线的灰色理论修正预测方法

目的 基于灰色系统理论,研究钻孔灌注桩荷载-沉降关系曲线特征,提出结合工程实际的改进方法.方法 以灰色系统理论GM(1,1)模型对灌注桩荷载-沉降关系曲线的原始拟合结果为基础,根据误差分析对结果进行修改,将改进方法应用于完整试桩曲线的拟合,以及加载未达到破坏的不完整试桩曲线的预测.将预测结果与桩基规范中经验公式计算结果进行对比.结果 修改后拟合结果与实测值的误差明显减小,改进方法对不完整试桩曲线的预测结果与经验公式计算所得结果差距在10％以内.结论 修改后的灰色系统理论GM(1,1)模型对试桩曲线拟合及预测结果精度均较高,具有一定的工程实用价值.     

用时间序列分析方法识别废弃河道

时间序列分析方法是随机数学的一个重要分支,应用到识别废弃河道沉积微相中,将地层垂向测井序列看做是沉积事件在测井相上的反映,每一个测井点都是沉积历史中相应沉积事件的反应,提出用时间序列分析方法中的自回归模型对垂向测井序列进行描述.利用最小二乘的辨识方法对模型进行辨识,用辨识的模型对相邻井相同层段的测井曲线进行预测.将这种方法运用到大庆油田的三次加密井的废弃河道沉积微相的识别中,结果表明:对于位于同一河道砂体的测井曲线,其预测结果和实际值的误差较小;对于废弃河道上的砂体的测井曲线,其砂体上部的预测结果和实际值的误差较大,由此可以识别废弃河道砂体实现.实验结果显示出这种方法能很好地区分废弃河道砂体和河道砂体.     

GM(1,1)灰色模型在软基沉降预测中的应用

依托武穴长江大桥北岸接线段工程,根据沉降监测实测数据,采用三次样条插值方法将非等时距实测数据转换成等时距序列,建立等时距灰色GM(1,1)模型。利用matlab编程对模型进行计算,对处理后的软基沉降进行预测。利用经典的双曲线法和三点法分别进行沉降预测,并将预测曲线与基于等时距的灰色模型预测曲线进行对比,结果表明:灰色GM(1,1)模型预测精度更高,预测结果更可靠。基于等时距的灰色模型为软基处理后的沉降预测提供一种重要方法,对软基处理的施工具有一定的指导意义。     

组合Kalman隔点预测法的仿真适应性

将Kalman预测方法用于仿真经纬仪跟踪机动目标,对不同靶标旋转速度下的机动目标跟踪进行了仿真研究。对等角速度模型和等角加速度模型的状态方程输入矩阵G(k)进行了计算。根据Kalman预测曲线与实测曲线误差的标准方差最小原则,确定了两模型的状态噪声与测试噪声的方差比值Q/R,并优化了两模型适合经纬仪的比值Q/R。提出了组合Kalman隔点预测法。对两模型的组合Kalman隔点预测仿真结果进行了对比。得出了两模型的组合Kalman预测法在仿真经纬仪跟踪机动目标时的适应范围。     

改进的Verhulst沉降预测模型及其参数估计方法

为提高软土路基沉降预测灰色Verhulst模型的预测精度,首先从沉降初始实测值修正和增加时间指数项两个方面对灰色Verhulst模型的离散时间响应式进行了改进;然后基于最小二乘原理,利用差分进化算法对改进的灰色Verhulst模型时间响应式进行直接地优化估计,避免了灰色Verhulst模型常规估计方法中因背景值选取问题而导致的计算误差.实例计算结果表明,改进的灰色Verhulst模型较原模型具有更好的灵活性和适应性,比Gompertz模型、Logistic模型、Bertalanffy模型、Weibull模型及原灰色Verhulst模型这几种沉降预测模型具有更高的预测精度,可供工程设计参考.     

温斯特线性与季节性指数平滑法在电力负荷预测中的应用及改进

由于电力负荷以年为单位周期性波动,且呈现出逐年上升的趋势,因此,适合于用温斯特线性与季节性指数平滑法进行预测. 但由于此方法对于负荷数据中的异常值极其敏感,很有可能导致预测结果与实际电力负荷趋势相反. 针对这一问题,对原模型作了相应的改进,使其预测结果更加符合电力负荷的总体趋势,不致于因个别异常值的存在而得出与事实相反的结论,并能进一步减少模型误差.     

软土地基沉降预测方法分析比较

对工程中软土地基沉降的三种预测方法(指数曲线模型,双曲线模型和灰色模型法)进行了结果预测分析比较,从预测曲线和实测曲线的比较中可以看出,灰色模型法能够更加准确地对软土地基沉降进行预测.灰色模型的检测结果更加接近实测值是因为它人为因素较少,对实测数据没有严格的要求.本文的研究为软土比较沉降预测方法的选用提供了参考.     

基于改进的Kriging法区域似大地水准面精化

利用常规的Kriging法进行GPS高程拟合时,由于模型误差和公共点误差的存在,其拟合内符合精度值并不为零。通过对已知点拟合残差进行改正得到一种改进的Kriging法来精化区域似大地水准面。通过实测数据对比改进的Kriging法与Kriging法的GPS高程拟合精度,结果表明：改进的Krig-ing法的拟合精度明显优于Kriging法,该方法能有效削弱模型误差和公共点误差引起的拟合残差。     

特殊分配曲线的特性参数确定方法研究

为解决特殊分配曲线的特性参数难以客观评价选煤设备分选性能的缺陷,提出了3种获取高密度段平均密度的技术途径,即实测法、回归法和查图法,根据重选设备工艺性能评定的试验资料统计结果,给出了不同高密度段平均密度选取的经验值.基于特殊分配曲线的形态,提出了用特殊分配率与预测产品分配率相结合绘制特殊分配曲线的方法.选煤设备工艺性能评定试验结果表明：该方法获得的特性参数准确,分选密度与实际分选密度误差仅为0.005 g/cm^3, 不完善度仅差0.006.     

变权组合预测模型在滑坡预测中的应用

为探讨变权组合预测模型在滑坡预测中的应用,以湖北省秭归县新滩滑坡为例,以A3点实际监测数据为基础,采用基于灰色预测法、Verhulst模型预测法以及协同预测法的变权组合预测方法,对新滩滑坡部分监测点位移进行了建模和预测。预测结果表明,利用变权组合预测方法,比单纯运用某一种预测方法,预测精度更高,误差平方和最多相差10．408,最少相差0．184。该方法可应用于实际工程。     

灰色理论在城市年用电量预测中的应用

研究了灰色预测GM（1，1）模型及其几种改进模型在城市年用电量预测中的应用。以实际算例为基础，分析了几种模型的预测结果并进行比较。结果表明：不同的改进模型预测的精度不同，所有改进后的模型比基本模型预测的精度高、误差小。并经不同的算例分析得出：不同变化规律的负荷应该用不同的改进模型。     

最优组合预测模型在成都私家车数量预测中的应用

建立一个以预测误差平方和达到最小为准则的正权重组合预测模型.以成都私家车数量预测为例,分别采用灰色预测模型、指数模型、一次函数模型、二次函数模型、三次函数模型做单项预测.通过组合预测,得到更高精度的预测结果.以最优组合预测模型预测成都市在2009年的私家车数量,并与实际值进行比较,对比分析计算误差.同时也运用组合预测法对2010年成都私家车数量进行了预测.     

三次多项式型段内加减速控制新方法

传统的加减速控制方法由于加速度的不连续性,易使机床产生冲击,影响零件加工质量和机床使用寿命.为此提出了一种三次多项式加减速控制模型.针对任意路径段在插补前加减速过程中需要预测减速点的问题,进一步提出了段内加减速控制新方法,实现了对实际减速点的确定.针对理论减速点与实际减速点不重合而导致当减速阶段结束时仍存在低速运行段的问题,实现了对减速点的误差补偿.仿真和试验结果表明,提出的方法能够实现在加工过程中实际减速点的动态、智能化判断,并能够在较高速度下补偿减速点误差,消除了低速运行时间,提高了加工效率     

一种工程适用的复合材料螺栓连接强度分析方法

考虑到螺栓拧紧力矩及侧压对接头承载能力的影响,对特征曲线法进行改进,改进的特 征曲线法可采用二维有限元模型计算复合材料螺栓连接接头承载能力.在改进的特征曲线法中拉伸特征长度和压缩特征长度完全采用数值方法确定,因而该方法较 累积损伤法更适合工程计算.通过对算例的分析,计算结果与实验值吻合很好,验证了所改进特征曲线法的有效性.     

基于标识指数法的水质灰色动态模型群预测分析

目的为了解决由数据序列随机波动性大而引起的GM（1，1）动态模型群预测精度不高的问题．方法利用水质标识指数序列作为灰色动态模型群的原始数据序列进行水质预测，并通过误差修正得出预测结果．以浑河沈阳城区段某断面的监测水质为例，采用标识指数法的水质灰色动态模型群计算，通过实际监测数据检验预测精度．结果预测结果表明：河流水质标识指数经过误差修正后与实际监测资料的水质标识指数计算结果基本一致．结论由此证明利用基于标识指数法的灰色动态模型群进行预测不仅精度较高，而且计算结果能直观反映水质状况，可以作为水质预测的一种有效方法．     

基于鱼群优化预测模型的变压器可靠性预测研究

介绍了变压器故障和油中溶解气体的关系及三比值法。分析了鱼群优化算法的原理以及模型的误差检验,针对传统灰色GH（1,1）预测模型中背景值构造的问题,采用鱼群算法对模型参数进行优化。应用Matlab进行编程,通过实例分析将鱼群优化灰色预测模型与三比值方法相结合对变压器的未来故障做了预测,得出了与实际较吻合的预测结果,验证了鱼群优化灰色预测模型的有效性。