GM（1,1）模型在上海市区人均居住面积预测中的应用

GM（1,1）灰色预测模型是灰色系统理论中一种特殊的线形动态预测模型。根据上海市区1990年以来人均居住面积的历史统计数据,建立了GM（1,1）模型,并利用该模型对上海市区未来10年人均居住面积的发展变化作出预测。     

GM（1,1）—马尔柯夫模型的挣值管理项目预测研究

分析了挣值管理项目成本与进度偏差预测存在的问题及解决方法,研究了GM（1,1）—马尔柯夫预测模型,通过具体工程实例说明GM（1,1）—马尔柯夫模型预测理论上是可行的且比运用GM（1,1）模型预测精度高。     

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.     

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。     

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。     

最小一乘法GM（1，1）在变形监测中的应用

在分析GM（1,1）建模过程和最小一乘法原理的基础上提出最小一乘法GM（1,1）,解算最小一乘法GM（1,1）的线性规划问题,分析和比较了最小一乘法GM（1,1）和GM（1,1）在变形监测数据处理中的应用。结果表明：将变形系统看成灰色体系,采用最小一乘法GM（1,1）模型预报沉降变形监测结果是可行的和有效的,即使在较少的数据信息情况下,通过缩短外推时间,也可以达到较高的预测精度,具有实用和推广价值。     

基于GM（0,h）和离散型GM（1,1）模型的工程装备费用预测模型研究

在新型工程装备方案的选择以及经费控制中,由于相关样本数据少,不能准确掌握费用总量以及费用与装备关键性能参数直接的量化关系,从而对于费用的预测产生了巨大的困难。针对这一问题,基于灰色系统理论,运用GM（0,h）模型和离散型GM（1,1）模型,在较少的样本数据条件下建立了工程装备的费用预测模型。该模型在确定了工程装备费用与其主要参数之间的关系的同时,结合离散型GM（1,1）的特点,利用原始残差数据多次1-AGO生成序列构建了残差的n次累加修正离散型GM（1,1）模型,解决了传统GM（1,1）模型建模时对于原始数据以及发展系数-a的限制问题,在实例中应用效果良好。最后运用灰色关联分析,将模型的计算结果与通过多元线性回归方法建模的计算结果进行了分析比较,进一步验证了模型的适用性和有效性。     

灰色理论在基坑周边地面变形预测中的应用

运用灰色系统理论,对基坑变形建立了GM（1,1）预测模型,通过实际值与预测值的比较,验证了灰色理论GM（1,1）模型在基坑周边地面变形预测中的可行性。     

高边坡安全监测的改进GM模型预测研究

由于一般的 GM(1,1)模型进行预测存在较大的局限性及产生系统误差,对一般 GM(1,1)模型进行了误差来源追踪分析并提出改进方法,得到改进后的 GM(1,1)预测模型,并将其用于高边坡安全监测。依据碧口水电站高边坡连续 8 a 的监测数据(第 6,7 a 的数据予以剔除),建立了碧口水电站高边坡灰色安全监控模型。把改进的 GM(1,1)预测模型与一般的 GM(1,1)模型、统计模型等预测模型进行了对比,同时还进行了平均误差、相关系数以及最大误差分析对比。研究表明,改进后 GM(1,1)模型监控精度较高,预测结果与实际吻合较好。     

基于加权组合模型的沉降预测讨论

地表沉降是一种渐变性地质灾害,可以预测其发展趋势。本文分析讨论灰色系统理论预测模型及指数平滑法预测模型的基础上,提出了对灰色GM（1,1）模型和指数平滑模型进行加权组合得出新的模型来预测地表沉降预测的方法。     

GM（1,1）残差修正模型在建筑形变预报中的应用

通过对比建筑形变监测数据的GM（1,1）模型和改进的GM（1,1）残差修正模型建模的预报结果,表明残差修正GM（1,1）模型的预报精度明显高于传统GM（1,1）模型的预报精度,并且二次残差修正GM（1,1）模型的预报精度远高于一次残差修正GM（1,1）模型的预报精度,从而为准确形变预报提供了一种简单而有效的新实践。     

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。     

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。     

灰色系统理论在连续梁桥施工应力监控中的应用研究

在悬臂施工的连续梁桥施工监控环节中,传统的监控方法不能简单且有效地对桥梁应力发展趋势作出准确预测。本文依据同一座连续梁桥施工中控制截面的应力序列,同时建立两种灰色预测模型,比较这两种模型在连续梁桥施工应力控制中的应用。同时,以宁杭客专南河大桥施工为背景,对该桥控制截面的实测应力序列同时建立新陈代谢GM(1,1)模型和SCGM(1,1)滚动模型,预测在各施工段预应力张拉结束之后控制截面的应力值,施工控制结果表明:两种模型的预测精度均达到工程施工要求的水平,且两种模型的适应性较高,从而验证了这两种模型在连续梁桥悬臂浇筑施工应力控制中的可行性和适应性。     

残差修正的GM(1,1)模型在基坑安全预报中的应用

论述了安全预报的方法、灰色系统、灰色预测模型的建立和位移预报以及运用Matlab使上述安全预报理论在计算机上得以实现。对安全预报整个过程进行了详细的研究,最后通过实际工程例子对本论文研究的理论进行了具体的应用得到如下结论：GM（1,1）模型结合GM（1,1）尾数残差模型运用于基坑近期水平位移预报是可行,并且能达到安全预报的精度要求。     

参数累积估计PGM(1,1)模型在变形预测中的应用

针对传统GM(1,1)模型在变形预测应用中的缺陷,本文采用参数累积估计方法来代替最小二乘法,分析累积法用于求解灰色模型参数的可行性,并建立参数累积估计PGM(1,1)变形预测模型。通过具体实例,结果表明建立的模型具有一定的合理性和优越性,可以应用于实际的变形监测中。     

加权GM(1,1)模型在变形监测中的应用研究

灰色系统理论中的新信息对认知的作用大于老信息的作用,而传统的累加生成没有体现原始数据中新信息的重要性。为了充分利用新信息,本文结合工程实例将加权灰色系统理论GM(1,1)模型应用于滑坡工程进行变形预测,而且对权的选取做了初步讨论,从预测结果和实测结果进行对比分析,加权累加生成的GM(1,1)模型的模拟和预测精度比传统的GM(1,1)模型模拟和预测精度高,从而说明了该法的有效性和实用性。     

灰色模型在沉降监测数据处理中的应用

在大型工程建设中,需要对建筑物及邻近建筑物进行变形监测,本文以天津市某基坑开挖对建筑物影响的监测数据处理为例,介绍了灰色系统模型的基本原理,通过采用传统的GM（1,1）灰色模型和非等步长GM（1,1）灰色模型两种方法对监测数据进行处理,对模型的预测效果进行了分析。