最优组合预测模型在高填方体沉降中的应用研究

针对Logistic和Gompertz路堤沉降预测模型对于高填方土体后期沉降量预测精度较差的问题,该文基于Logistic和Gompertz预测模型的共性和个性,在充分考虑二者各自优势和特定局限性的基础上,对二者进行了最优化组合。以组合模型的最小对数误差平方和为目标函数求解最优加权系数,进而推导出最优加权几何平均组合预测模型,以提高高填方土体沉降预测精度的置信度。通过各预测模型对实际高填方土体工程的实测沉降数据进行拟合分析,验证最优组合预测模型在高填方土体沉降预测中的可行性。结果表明：最优组合预测模型的精度及可靠性均优于任一单一模型,适应性更强,尤其当监测时间超过曲线拐点后,几乎接近实测值。组合预测模型能够适用于多个模型优化组合,可涵盖各单一模型的优劣势,只要在权重比不出现负值的情况下,可大幅度的提高沉降预测精度。因而此组合预测模型可作为高填方土体后期沉降预测的一种有效方法。     

基于TCN与SVM组合模型的建筑沉降预测

针对基坑周边建筑沉降序列随时间和因其他影响因素呈现的非平稳性变化特征,提出一种基于TCN与SVM的短期沉降组合预测方法。该方法利用串联组合的方式,将沉降序列看作自相关的时间序列和受外界影响的非线性部分的组合,再利用TCN与SVM模型对两部分分别进行预测,最后将两部分叠加后得到沉降数据预测结果。结果表明,TCN-SVM组合预测模型能够很好地跟踪建筑沉降变化,其预测精度比单一SVM模型提高10%～20%,可有效提高短期建筑沉降预测精度。     

基于组合预测模型的城市道路深厚软基最终沉降分析

为较为准确地预测软土路基的沉降量,综合利用单一预测模型中的优点建立了组合预测模型,并结合某袋装砂井处理的软基沉降观测结果,对各预测模型的精度进行了分析.通过分析发现单一预测模型的误差较大,而组合模型的预测精度较高,误差控制在10%以内,最后采用组合模型对该软基的最终沉降进行了预测.     

无偏灰色—马尔科夫组合模型在变形预测中的应用

在传统无偏灰色预测模型和马尔科夫模型的基础上提出了一种新的组合模型来对变形监测中的沉降进行预测。首先针对传统灰色预测模型存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,以及随机波动大的动态过程,提出采用无偏灰色—马尔科夫组合模型进行沉降预测。实验结果表明,利用该组合方法预测结果的精度要明显优于无偏灰色预测。     

高填方路堤沉降模型现场试验

通过单点沉降现场实测数据对软土地区兰永一级公路高填方路堤沉降规律进行分析,建立了指数模型、乘幂模型、双曲线模型、对数模型4种沉降预测模型,并将这4种模型的预测值和实测值进行对比,在此基础上,利用最小二乘法建立了指数与双曲线模型的组合模型。结果表明:4种模型中指数模型和双曲线模型的预测精度相对较高,利用指数与双曲线组合模型得到的预测曲线与实测曲线吻合良好,使误差平方和减小到22.789 mm²,能够满足工程要求;高填方路堤工后沉降在730 d左右的时间内基本完成,预测最终沉降量为60.44 mm。     

路基沉降的组合模型预测研究

基于路基沉降具有趋势性变化和随机变化的特点，建立了一个组合模型，采用Gompertz增长模型预测沉降的趋势项部分，AR模型预测沉降的随机项部分，二者之和作为总的沉降预测值，通过实例计算表明，组合预测模型能提高路基沉降量的短期预测精度，具有一定的应用价值。     

开挖降水条件下基坑周围建筑物沉降预测研究

利用Gompertz曲线模型、灰色理论模型和BP神经网络模型等单一预测模型对基坑周围建筑物沉降进行预测,之后将结果与三者优化组合模型的预测结果进行比较分析,结果表明：单一模型预测结果的精度比三者优化组合模型的精度较低,而其中通过最优加权法组合的模型预测精度最高。     

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。     

基于灰色自回归模型的既有建筑物沉降预测

在探讨灰色模型与自回归模型相关理论的基础上,将趋势项提取与残差项处理相结合的灰色自回归分析思路应用于基坑周边建筑物沉降预测中,并采用均方误差、平均相对误差等指标对预测精度进行评定,验证了组合预测方法的实用性与有效性。     

复合地基全过程沉降预测

通过对观测数据分析发现复合地基沉降会经历发生、发展和成熟后达到一定极限过程,其全过程沉降曲线与S形成长曲线类似。选取Logistic和Gompertz曲线模型拟合实测数据,利用Origin软件拟合得到模型参数。在此基础上,以组合模型的误差平方和最小为目标函数来确定最优加权系数,建立加权组合预测模型,求得加权系数,进而求得组合模型预测值。计算结果表明,加权组合模型能吸收不同单一预测模型的优点,其预测精度比单一模型更高,是预测复合地基全过程沉降的一种有效方法。