几种预测模型在变形监测数据处理中的应用

通过某高层建筑物沉降监测数据,对比分析了GM(1,1)模型、新陈代谢GM(1,1)模型、最优化背景值的新陈代谢GM(1,1)模型和灰时序GM-AR模型的预测精度,得出了GM-AR模型对建筑物沉降预测效果更好的结论。     

改进背景值的新陈代谢GM(1,1)在变形预报中的应用

文献[1]根据GM(1,1)模型的指数特性,通过在其白化微分方程区间上求积分推导出了背景值的一个计算公式.本文在此基础上,利用该公式建立了新陈代谢GM(1,1)模型.实际算例表明由此建立的新陈代谢GM(1,1)模型的预测结果高于传统背景值下的新陈代谢GM(1,1)模型,表明了改进背景值的新陈代谢GM(1,1)模型合理性,其可用于测量数据处理中的变形分析预报.     

基于神经网络的GM（1，1）预测模型残差修正研究

针对GM（1,1）模型预测时段较长时精度较低的缺点,本文提出了基于神经网络的GM（1,1）预测模型残差修正方法,并且与传统的残差GM（1,1）模型修正方法进行了比较,经工程实例验证,本文提出的方法能有效提高预测精度、延长预测时段,在工程中有较好的应用。     

基于新陈代谢动态灰色模型在沉降预测中的应用

本文基于灰色模型理论,分别采用均值差分GM(1,1)和新陈代谢动态灰色模型对地面沉降进行模拟预测分析,结果表明,灰色模型均能够较好地模拟地面沉降的趋势,同时证明了,新陈代谢灰色预测模型由于实时加入系统的最新信息,其预测精度高于均值差分GM(1,1)模型,为今后的沉降预测评估提供了更多的参考和借鉴。     

GM(1,1)模型在山区机场沉降预估中的应用

影响山区（高填方）机场沉降的因素很多,可以将高填方沉降过程看成一个灰色系统。本文利用灰色GM（1,1）模型对山区机场的形变监测数据进行建模、分析和预测,最后将其应用于某山区（高填方）机场沉降预测中。经与实测数据对比,表明预测精度良好。     

GM(1,1)模型在建筑物沉降监测中应用

结合某建筑物沉降监测数据,运用灰色预测GM(1,1)模型,探讨该建筑物沉降的动态变化规律,为其安全性诊断提供必要的信息。与实测结果对比表明,GM(1,1)模型对其沉降趋势符合度较高,验证了灰色GM(1,1)预测方法在建筑物沉降监测中应用的可行性和可靠性。     

GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用及Matlab的实现

针对建筑物出现的变形问题,提出在现有建筑物观测数据的基础上,运用灰色理论的方法,建立GM(1,1)模型,来预测该建筑物的沉降量,并用Matlab来对GM(1,1)算法进行实现.分析结果表明,GM(1,1)模型能较好地预测建筑物的沉降发展趋势,具有较强的实用性.     

基于残差修正累积灰色模型在变形监测中应用研究

针对传统累积GM(1,1)模型对变形体模拟效果不佳和预测精度低的情况,本文基于新陈代谢思想,构建出新陈代谢累积GM(1,1)模型,利用傅里叶变换强大的降噪功能,对新陈代谢累积GM(1,1)模型的残差进行修正。实例结果分析表明,经傅里叶变换修正后的累积GM(1,1)模型的预测精度远高于传统累积模型及新陈代谢累积模型,同时,预测结果具有较强的稳定性,更为接近于变形体的实际变形,从而为监控变形体提供依据。     

GM（1，1）模型在高层建筑物沉降监测中的应用

详细地介绍了GM(1,1)模型及模型精度评定,利用GM(1,1)灰色模型和回归模型对宜昌均瑶国际广场的沉降进行预测,将预测结果进行对比,分析表明GM(1,1)灰色模型能较好地预测该建筑物的沉降趋势。     

改进GM(1,1)在高铁隧道沉降变形预测中的对比应用

针对传统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状况,本文在传统GM(1,1)模型基础上,建立自适应GM(1,1)模型与残差修正GM(1,1)模型并讨论两种改进模型各自优点。利用传统GM(1,1)模型、自适应GM(1,1)模型以及残差修正GM(1,1)模型对某高铁隧道监测点作沉降分析与预测。通过对比,得出自适应GM(1,1)模型与残差修正GM(1,1)模型对原模型的预测曲线相关性和预测精度有一定程度提高;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。     

新陈代谢GM（1,1）模型在河流水质预测中的应用

针对常规GM(1,1)模型存在的不足,运用灰色系统理论,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)河流水质预测模型,对该模型的精度以及误差进行了分析,并利用该模型对某地区河流的水质进行了预测,预测结果显示:灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可信度。     

不等时距GM(1,1)模型在建筑沉降预测中可行性研究

在建筑变形预测中,不等时距 GM(1,1)模型是被广泛引用的经典模型。在数十例工程实践中运用该模型,通过预测与实测成果对比,分析模型的可行性。结果表明,该预测模型存在很大的误差,不能达到预报建筑物最终沉降的要求,建议结合场地条件,建筑结构特征来预测建筑物沉降。     

灰色预测在建筑物沉降变形分析中的应用

通过对广州市某地产开发公司新建的居民楼沉降变形监测数据进行处理,分别建立传统的GM(1,1)模型和 以相邻观测时间间隔为权直接生成1-WAG0非等间隔GM(1,1)模型,对两种模型进行分析与预报,比较的结果验证了1-WAGO非等间隔GM(1,1)模型在建筑物沉降变形分析中的实用性、正确性和有效性.     

灰色系统理论在建筑物沉降预测中的应用

在建筑物的施工过程中,沉降量逐渐增大,建筑物的沉降是否超标以及未来发展趋势如何,需要及时了解,以便采取相应的安全措施.采用灰色系统非等间隔GM(1,1)模型对建筑物的沉降进行预测,根据新采集的数据采用递推最小二乘法对模型参数a、b进行修正,可以不重复建立非等间隔GM(1,1)模型又可以考虑新信息的影响,使计算得到较大的...     

桩基沉降的灰色预测模型分析

介绍了不等时距的GM(1，1)建模及引入残差分析的概念，并结合典型的实际工程，对桩基的沉降作出了预测分析，取得了较好的效果。     

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.