GM(1,1)模型与灰色Verhulst模型在路堤沉降预测中的探讨

分析非等间隔序列GM(1,1)模型与灰色Verhulst模型的发展特点,用于预测路堤沉降量,以考察其可行性与精度,并得出非等间隔序列GM(1,1)模型与灰色Verhulst模型是一种有效的预测路堤沉降量的方法,同时指出非等间隔序列GM(1,1)模型与不等时距灰色Verhulst模型存在的局限性。     

地基沉降预测的两种灰色模型与Asaoka法

Asaoka法、GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型都是地基沉降预测中的常用模型。通过分析Asaoka方程与两种灰色模型之间的联系,指出灰色模型理论与Asaoka法一阶微分方程具有一致性,可以利用GM(1,1)模型代替Asaoka法进行沉降预测;灰色Verhulst模型是参数收敛的时变参数Asaoka方程。分析指出三种方法都存在两点不足,即只能应用于等时距沉降数据分析以及参数求解精度还可以进一步提高,从而建立了改进的GM(1,1)模型和改进的灰色Verhulst模型,最后通过工程实例说明了改进灰色模型的具体应用。     

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。     

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。     

单桩极限承载力灰色预测

通过分析灰色GM(1,1)模型的特点,根据实际观测资料运用灰色GM(1,1)模型预测了单桩承载力与沉降的关系,并预测了单桩极限承载力,预测结果与实际观测具有较好的符合性,通过实例预测表明,这一模型具有较好的适用性,可以在类似工程中推广应用。     

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.     

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.     

灰色预测在高层建筑物沉降监测中的应用

以秀山湖二期工程为例,运用灰色预测系统,建立了两种非等间隔灰色GM(1,1)模型,并对建筑物进行沉降监测,通过对沉降数据的对比分析,指出采用数据变换的非等间隔GM(1,1)模型要优于加权处理的非等间隔GM(1,1)模型。     

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。     

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。     

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。     

灰色组合模型在坝体水平位移预测中的应用

在灰色预测的基础上,引入BP神经网络模型,建立了GM（1,1）和BP神经网络组合模型,分别运用GM（1,1）模型、BP神经网络模型和它们的组合模型三种模型对坝体的非线性水平位移进行了分析,对比发现此组合模型兼有灰色预测和BP神经网络预测的优点,模型既克服了原始数据少的缺点,也增强了预测的自适应性,证明了组合模型的预测精度较高,可以应用于坝体水平位移的预测。     

基于灰色与线性回归组合模型在变形预测中的研究

从GM（1,1）模型原理和GM（1,1）与线性回归组合模型原理的不同之处开始讨论,并且用组合模型进行了样本实例计算,与单一的灰色模型和简单的滑动平均作出对比,得出组合模型计算较准确,精度较高。     

新陈代谢GM（1，1）模型在建筑物沉降预测中的应用研究

本文针对传统GM（1,1）模型存在的不足,建立了新陈代谢GM（1,1）沉降预测模型。并以某建筑物沉降为例对比两模型的预测值,结果表明新陈代谢GM（1,1）模型在处理该粪数据上更加具有一定的优势。     

基于改进型GM(1,1)模型的城市水源水质指标预测

以武汉市主要供水水源的高锰酸盐指数为研究对象,应用经指数平滑改进后的GM(1,1)模型对9个水厂的水源水质进行预测.从预测精度来看,改进型GM(1,1)模型预测精度较常规GM(1,1)模型有所提高,5个改进型GM(1,1)模型精度高于常规型,3个持平,1个稍低.从预测结果来看,6个水厂供水水源水质预测发展趋势良好,3个水厂水源水质变化趋势较差.     

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.