改进GM(1,1)在高铁隧道沉降变形预测中的对比应用

针对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的情况,在GM(1,1)模型的基础上,建立了自适应GM(1,1)模型与残差修正GM(1,1)模型,并讨论了2种改进模型的各自优点。依据某隧道沉降监测数据,进行工程实例分析,得出自适应GM(1,1)模型与残差修正GM(1,1)模型在一定程度上均提高了原模型的预测精度和预测曲线的相关性;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。     

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。     

改进的GM(1,1)模型在地铁运营隧道的沉降预测分析

工程监测中常用灰色系统的GM(1,1)模型对建(构)筑物沉降进行预测分析,但由于GM(1,1)模型本身的局限性,其预测往往存在较大误差,为了提高GM(1,1)模型在预测分析上的准确性,本文提出采用利用残差修正的方法对GM(1,1)模型进行改进,并利用该改进模型对地铁运营隧道的沉降进行预测分析,实验证明该方法相对于传统的GM(1,1)模型在预测分析的精度及可靠性上均得到了大幅提高,在工程监测上有较好的适用性。     

动态残差修正的新陈代谢灰色模型在沉降预测中的应用

在原始传统GM(1,1)和新陈代谢动态灰色模型的基础上,建立了傅里叶变换修正动态残差的新陈代谢灰色模型。结合工程实例沉降数据,用原始传统灰色模型、新陈代谢灰色模型、动态残差修正的新陈代谢GM(1,1)三种模型进行短期和中长期沉降预测分析比较,结果动态残差修正的新陈代谢GM(1,1)模型比动态灰色模型、原始传统灰色模型的预测精度均有所提高,并有一定的收敛性和较好的预测效果,为今后的沉降预测评估提供了一定的参考。     

修正的GM(1,1)在滑坡变形预测中的应用研究

针对传统灰色GM (1,1)在预测过程中,易受到周围环境因素的影响导致预测精度不高的问题,提出一种同时修正迭代初始值及背景值的GM (1,1)模型。首先基于灰色理论建模机理,迭代初始值选取x(1)(k)进行优化,消除建模过程中由x(1)(1)引起的扰动误差。其次采用复化Simpson积分公式对背景值进行构造,建立迭代初始值与背景值同时修正的GM (1,1)模型。最后依托工程实例进行研究分析,结果表明:同时修正迭代初始值及背景值的GM (1,1)模型精度优于传统模型,滑坡监测点预测值与监测值变形趋势一致。     

4种GM(1,1)模型在基坑变形监测中精度比较

针对传统的GM(1,1)模型难以确定模型的初始值问题,结合常州雅居乐基坑项目,建立了4种基坑水平位移预测模型。结果表明:改进初始值的新陈代谢GM(1,1)模型精度较GM(1,1)模型、新陈代谢GM(1,1)模型以及改进初始值的GM(1,1)3种预测模型精度更高,更符合基坑水平位移的预测。     

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。     

建筑物沉降的非等间隔GM(1,1)模型的建立与改进

根据灰色系统建模思想建立了建筑物沉降的非等间隔GM(1,1)模型,并分析了该模型的缺陷,即背景值构造和初始值确定的不足,建立了加权背景值和具有修正项的初始值,背景值权值和初始值修正项采用具有全局寻优能力的模式搜索法求解,实例应用结果证明改进后的模型提高了预测精度。     

桥梁基础沉降的等维灰色预测

为揭示桥梁基础沉降的变化规律,采用灰色系统理论分别建立了基础沉降量预测的传统GM(1,1)模型和等维新信息GM(1,1)模型。工程验证结果表明,灰色预测模型的计算值与实测值较吻合,等维新信息GM(1,1)模型比传统GM(1,1)具有更高的预测精度,更适合于桥梁基础沉降量的预测。桥梁基础沉降量的灰色预测结果可为提前评估沉降设计及施工质量提供参考依据。     

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。     

建筑物地基沉降的灰色模型GM(1,1)预测法

文章主要运用灰色理论建立基于实际观测数据的沉降预测模型GM(1,1),并通过其与另外2个工程中常用到的模型在同一实际工程的沉降预测值和实际观测结果的比较,证明GM(1,1)模型具有较好的预测结果,可用于工程实践。     

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。     

深基坑降水过程中周围建筑物沉降的系统预测

深基坑降水过程中，建筑物产生的不均匀沉降变化具有系统性和不确定性。采用灰色系统理论建立了建筑物沉降量的系统预测模型MGM(1，n)。工程实例显示，与单变量GM(1，1)模型相比，MGM(1，n)模型有较好的精度和预测可靠度，对沉降预测有一定指导意义。     

铁路路基沉降监测系统及沉降预测

采用水平测斜技术和激光测距技术相结合的方法,对铁路路基沉降进行了监测,并运用灰色理论建立基于该监测系统的GM(1,1)模型,同时与双曲线法、指数曲线法进行了对比,结果表明该模型具有较高的预测精度。     

灰色理论在桩基检测中的应用

桩基检测中 ,根据少量的沉降观测数据 ,利用灰色理论中GM(1,1)模型预测各级荷载作用下的桩顶沉降量 ,确定Q S曲线 ,以节省测试时间 ,减少试验费用 ,具有较高的精度和实用价值。     

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。     

矿区地表沉降灰色系统预测模型适用性——以陕西榆家梁煤矿为例

灰色系统理论模型是矿区地表沉降预测的重要方法之一,针对各种灰色系统理论模型在矿区地表沉降预测中的适用性问题,该文以灰色数列模型、GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型为地表沉降预测模型,以陕西神木县榆家梁煤矿综采工作面地表沉降监测数据为数据源,开展了灰色系统理论模型预测对比研究。同时,以后验差比C和小误差概率P对比验证3种模型的预测精度。结果表明:(1) Verhulst模型的P值均为1,C值最大为0.11,最小为0.04,是3种灰色系统理论模型中精度最高、预测效果最佳的模型;(2)GM(1,1)模型的P值均为1,C值最小为0.14最大为0.19,是3种灰色系统理论模型中精度最低、预测效果最差的模型;(3)灰色数列模型、GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型的模型精度均为优秀,均是矿区地表沉降预测的适用性模型。     

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。