基于灰色理论的基坑支护结构变形预测

基坑的变形具有复杂性、不确定性的特点,具有灰色系统的特性。运用灰色系统理论对基坑支护结构的变形发展进行预测,以某深基坑工程为例,建立深基坑变形监测的灰色系统GM(1,1)预测模型,编写实用的Matlab程序,根据实际工程的监测数据,分别对深基坑的变形进行短期和中长期预测。研究分析表明:预测模型可靠度高,预测结果与实际监测结果很接近。这种方法客观准确操作简单,具有较高的实际应用价值,可为类似工程提供参考借鉴。     

灰色GM模型在地铁车站深基坑变形预测中的应用

介绍了灰色GM模型的基本原理及计算过程.以某地铁站深基坑工程为背景,根据测得的数据,采用GM(1,1)模型对基坑围护桩变形及基坑周围土体沉降进行预测.将预测值与实测值对比分析可知:采用GM(1,1)模型得到的预测值很好的拟合了实测值,预测精度高,利用GM(1,1)模型对围护桩进行变形及基坑周围土体沉降进行预测是可行的....     

灰色理论在深基坑支挡结构变形预测中应用

根据深基坑支挡结构水平位移监测信息,应用灰色系统的原理和方法,对基坑的变形发展变化进行预测是一种有效手段,对深基坑工程的设计和施工具有非常重要的意义。预测中灰色模型的建立以等时距原始数据为前提,结合苏州某地铁车站的基坑开挖工程,通过灰色理论中的GM(1,1)模型对基坑开挖所引起的支挡结构的水平位移进行了预测,其预测结果与监测结果接近。结果表明,在GM(1,1)模型中,利用初期水平位移实测值来预测未来一定时间内的支挡结构的水平位移值能够获得比较准确的预测结果,并且其预测模型可以应用于动态设计和信息化施工。     

基于灰色理论对排桩围护结构顶部水平位移的分析

首先分析现阶段深基坑开挖工程的难点,提出随着信息化的发展,预测基坑变形具有重要性。运用基于灰色理论GM(1,1)模型,对佛山橡树湾基坑排桩围护的顶部累计水平位移数据进行分析,预测变形趋势。结果表明,使用灰色理论GM(1,1)能够较好预测基坑排桩围护的变形。并且对灰色理论预测基坑变形作了系统归纳,为实际工程提供指导意义。     

改进灰色模型及其在基坑变形监测中的应用

灰色系统理论在岩土工程领域已经有着广泛的应用,其中以灰色理论中的GM(1,1)模型为最。本文基于GM(1,1)的建模机理,从原始序列、初始值、背景值等方面对其进行优化,并将改进后的模型应用于某基坑工程的变形预测。结果表明,改进后模型的预测结果与实测结果拟合得效果很好,较之原GM(1,1)模型预测精度要高。     

GM(1,1)优化模型在基坑变形预测中的应用

基坑边坡系统是一典型的灰色系统.其变形发展过程可用灰色系统理论进行预测.本文在常规全息GM(1,1)模型的基础上,采用等维新息迭代法GM(1,1)模型对郑州太阳城紫荆花园基坑变形进行模拟预测,结果表明了迭代法GM(1,1)模型比常规的GM(1,1)模型预测精度高,更符合工程实际.     

深基坑施工变形预测与控制方法研究

结合广州地铁某换乘车站深基坑工程,分别采用5种计算模型对深基坑施工引起的周边地表沉降进行了预测分析,与实测沉降值对比后发现:灰色GM(1,1)模型、灰色马尔科夫链模型和BP人工神经网络的短期预测结果比较可靠,但其长期预测结果精度不够,而经过残差修正后的灰色模型能够明显的提高预测精度,具有一定的工程实用价值;并结合具体工程实例提出了深基坑施工变形控制的基本方法。     

基于灰色理论的软土地区深基坑变形预测研究

鉴于深基坑变形监测具有影响因素的不确定性、灰色性等特征,利用灰色系统理论方法对基坑的变形发展趋势进行预测具有重要的实际应用价值。考虑昆明软土地区深基坑工程变形特点,建立深基坑监测变形的灰色系统GM(1,1)预测模型,并进行了工程实例分析。研究表明,此方法客观准确、操作简便,具有一定的实际应用价值,可为相关工程提供参考借鉴。     

自适应GM（1，1）灰色模型在基坑变形预测中的应用

针对基坑变形系统的不确定性及灰色性,结合工程实例,采用自适应GM(1,1)模型对基坑监测数据进行了变形预测,结果表明采用自适应模型大大提高了长时间段预测精度,预测结果完全满足工程要求,具有较好的实用价值.     

灰色理论和BP神经网络理论在地铁深基坑变形预测方面的应用

地铁深基坑变形是影响地铁建设的重要问题之一。针对地铁深基坑变形众多影响因素所具有的不确定性、模糊性以及深基坑变形的非线性特点,基于灰色系统理论和人工神经网络理论,分别采用灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型和灰色-BP神经网络组合模型对某地铁深基坑地表土体沉降进行预测分析,并将预测数据与实测数据进行对比,得出各模型预测精度。工程实例分析表明,灰色GM(1,1)模型预测精度最低,BP神经网络模型次之,灰色-BP神经网络组合模型由于集合了灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型的优点,预测精度最高,满足工程应用要求,对安全施工具有一定的指导作用。     

GM(1,1)与GM(2,1)模型在基坑工程预测中的应用

灰色系统理论已经在岩土工程领域有广泛的应用。本文把灰色系统中的GM(1,1)模型和GM(2,1)模型应用到基坑工程中,并编制了预测计算程序GYC1.0用于锚杆拉力、地面沉降和地面水平位移预测计算。工程实践说明:GM(1,1)模型比GM(2,1)模型更可靠,稳定性高,但是GM(1,1)模型短期预测时效果良好,中期预测时效果偏差较大,长期预测则要慎重。     

地铁深基坑沉降监测数据特点分析与预测

为明确地铁深基坑开挖引起的地表沉降变形规律,结合施工过程,依据D 市Z 地铁站第29-48 期深基坑沉降监测数据,分析出深基坑地面沉降变形的普遍特点。同时,利用灰色GM（1,1）模型,对两个典型沉降点的监测数据依据不同的施工阶段进行预测。结果表明,灰色GM（1,1）模型在深基坑的沉降预测中比较可靠,且分阶段预测精度更高。可见,深基坑的沉降变形特点与开挖施工过程密切相关,在预测时结合施工进度,能提高预测精度。该研究为日后地铁深基坑沉降监测数据分析与预测提供参考。     

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。     

邵家台隧道收敛变形演变及灰色系统预测研究

基于湖北省谷(城)竹(溪)高速公路邵家台隧道围岩收敛变形监测数据,建立了灰色系统预测的GM(1,1)模型,对隧道围岩收敛变形趋势进行预测,并结合隧道典型断面预测值和实测值进行了对比研究,结果表明所建立灰色系统预测的GM(1,1)模型取得的效果较好。     

深基坑位移变形监测预测模型分析及应用

曲线拟合模型、GM(1,1)模型和BP网络模型是变形监测数据处理分析常用的方法,本文采用3种模型,对深圳市某一深基坑位移变形监测数据进行建模拟合及仿真处理。分析结果表明:BP网络模型的仿真值及精度最高,并采用此模型对该深基坑的位移变形量进行预测。     

应用GM（1,1）模型预测城市中长期用水量

阐述了GM（1,1）模型的建模思路以及模型模拟预测精度的检验方法,应用所建立的GM（1,1）模型对某市的中长期规划用水量进行了预测,结果表明,模型模拟预测精度为一级,预测效果良好。     

基于GM（1,1）模型与灰色Verhulst模型的地铁竖井沉降预测

GM（1,1）模型与灰色Verhulst模型是广泛应用于变形分析预测的两种经典预测模型。本文利用这两种模型分别对地铁竖井沉降数据进行分析预测。通过对预测数据的比较分析,得出了灰色Verhulst模型的预测精度更高,更适合于地铁竖井沉降的预测分析。     

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。