路基沉降预测的改进非等间隔灰色Verhulst模型

建立了路基沉降预测的非等间隔灰色Verhulst模型,以梯形公式为基础对其背景值进行了改进,由于梯形公式仍具有误差,因此以模式搜索法对模型进行了二次优化,最后基于路基沉降实例分析,结果显示改进的非等间隔灰色Verhulst模型具有很高的预测精度,能够很好的模拟路基沉降的发展。     

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。     

建筑物沉降预测的改进Verhulst模型研究

为进一步提高灰色Verhulst模型的预测精度,将LS-SVM算法与灰色Verhulst模型相结合,对灰色Verhulst模型的参数估计方法和预测方法进行了改进。该方法采用LS-SVM算法,构造以背景值序列和原始序列为训练样本的LS-SVM,将Verhulst模型参数的估计问题转化为灰色LS-SVM的参数估计问题,依据LS-SVM算法求得灰色LS-SVM的参数,进而得到Verhulst模型的参数估计,方法上遵循了结构风险最小化原则,适合Verhulst小样本建模的特点。将改进的模型应用于软土地基建筑物的沉降预测,结果表明本文的方法是可行的且有效的,比传统方法预测精度高。     

基于无偏灰色Verhulst 模型的交通运输结构预测研究

在传统灰色理论系统中,灰色GM(1,1)模型适用于具有明显规律的指数序列,而Verhulst模型适用于非单调的摆动序列和具有饱和状态的S形序列。交通运输结构的发展总是非单调的,因此可以对传统的Verhulst模型进行改进,得到无偏灰色Verhulst模型,此模型可以消除灰色verhulst模型自身固有的偏差,对交通运输结构进行预测,根据工程实例,运用matalab软件工具,预测精度高,在实际工程中有较好的适用性和有效性。得到如下结论:兰州市交通运输结构是非线性发展的,数据本身呈S型形态,且样本量较少,不经过一阶叠加生成直接建立模型,能够合理地预测交通运输结构货运量的未来发展方向。     

新陈代谢Verhulst模型在基坑沉降预测中的应用

基坑沉降若超出允许限值,将会带来极大的安全隐患,甚至危及人们的生命安全。本文结合沉降监测实例,选取其中一监测点进行变形分析及预报。本文采用灰色Verhulst模型和新陈代谢Verhulst模型进行预报,结果表明新陈代谢Verhulst模型能够增强新信息的作用,预测值更为接近实测值,新陈代谢Verhulst模型的预测效果具有较高的模型精度等级,残差值较小,并且没有出现随着周期增长而大幅增大的情况,精度要高于传统的灰色Verhulst模型。     

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。     

改进模型的城市天然气消费量预测研究

城市天然气的安全供应关系到城市经济发展和社会稳定,精准预测城市天然气消费量,对科学施策具有重大实际意义.利用传统灰色GM (1,1)模型和灰色Verhulst模型,以中国2006年～2017年城市天然气消费量为原始数据序列进行拟合预测,结果发现具有非单调摆动发展序列的灰色Verhulst模型比传统灰色GM (1,1)模...     

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。     

软土路基沉降的非线性回归分析研究

利用线性回归思想构建了时间序列多项式函数和指数函数相结合的软土路基沉降预测模型。通过遗传算法估算模型参数的初始值,再利用MATLAB统计工具箱提供的函数nlinfit计算模型参数的最终值。工程实例预测结果表明所建模型具有良好的数据适应性,预测效果好于Logistic等曲线模型,为软土路基全过程沉降预测分析提供了一种新思路、新方法。     

黄茨滑坡时间预测预报

以甘肃黄茨滑坡为例,运用excel和MATLAB软件实现了基于位移信息的Verhulst,GM灰色系统模型和斋藤的蠕变模型的滑坡预测,并对结果进行了比较分析,最后得出了一些有意义的结论。     

制造型企业业务成本预测模型构建与应用——基于灰色理论

业务成本预测是制造型企业财务管理工作的重要内容。基于灰色理论建立制造型企业业务成本预测的GM(1,1)、Verhulst和SCGM(1,1)c模型,并在其基础上采用拟合一致性方法构建GM-Verhulst-SCGM组合灰色预测模型。通过选取M化工企业2004～2013年业务成本数据作为预测模型拟合样本进行参数确定,对其2014～2016年企业业务成本进行预测。结果表明,组合灰色预测模型具有较高的预测精度,其误差低于各单一灰色预测模型及传统线性回归模型。此外,在分析组合灰色预测模型适用性的基础上,预测制造型企业2017～2021年业务成本变化趋势,为企业财务管理与成本控制提供理论参考。     

灰色理论在路基沉降预测中的应用及其改进

系统介绍了灰色理论预测模型在路基沉降预测中的应用,并对灰色模型进行了改进,建立了五个灰色理论预测模型,通过模型预测值与实测值比较,得出灰色理论预测模型适合于沉降过程曲线发展缓慢的软土路基沉降预测,而采用灰数等维递补动态预测模型和改进的灰色模型具有更高的预测精度。     

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...     

Verhulst模型在层溪隧道监控量测中的应用研究

结合层溪隧道监控量测计算实例对灰色GM模型在隧道监控量测的适用性进行讨论,经计算发现,在数据接近饱和S型序列时,用Verhulst模型拟合可以有较高的精度,对于公路隧道信息化设计和施工具有参考意义。     

灰色BP神经网络组合模型在地铁沉降监测中的应用

地铁路基沉降监测是变形监测中的一项重要内容,关系到交通运营的安全问题。为准确对地铁沉降进行预测,在灰色GM(1,1)模型及BP神经网络模型的理论知识的基础上,利用某地地铁沉降监测数据,采用灰色BP神经网络组合模型对地铁监测数据进行预测。通过监测数据和预测数据的对比分析,得出组合模型对地铁沉降数据预测较为准确、精度较高的结论。     

基于灰色Verhulst模型的高速公路路基沉降预测研究

含有红砂岩和高液限粘土的填料属于高速公路路基填筑中的不良填料,在张桑高速公路某一路段施工时,采用了该类型的填料,因此该路段的路基沉降规律及稳定性是施工期的关注重点。采用了灰色Verhulst模型,利用实测数据建立预测模型对该断面的路基最终沉降和发展趋势进行预测判定,并对路基的现有稳定性情况进行评价,以指导路基施工。     

路基沉降预测的非等序灰色模型法的应用研究

讨论了灰色系统理论在路基沉降预测中的应用，建立了任意间隔的非时序改进灰色模型，通过具体工程实践，给出了两种模型对路基沉降量预测结果与实测结果的比较，结果表明非等序灰色模型的预测沉降量与实际沉降量更接近，精度更高，更能满足工程需要。     

软土路基工后沉降预测技术与应用实践

针对软土路基工后沉降的数据特点,分别建立了双曲线和灰色理论沉降预测模型,并结合某省高速公路路基工后沉降观测数据进行了实例应用,预测结果表明,双曲线法和灰色模型法能够较为准确地反映路基沉降规律。     

复合地基沉降预测中Verhulst模型的适用性研究

为了更合理地预测复合地基沉降随时间的变化规律,考虑到灰色Verhulst模型所描述的系统发展S型过程与基础沉降的发生过程一致,引入灰色Verhulst预测模型,以安阳某小区3栋住宅楼施工期间实测沉降数据为基础,计算沉降量与时间关系曲线和最终沉降量。预测结果理想可靠,可以反映全过程的沉降与时间的关系,证明该模型在复合地基沉降预测中具有较好的适用性,可以运用到实际工程中。     

灰色-Gompertz组合模型在软土路基沉降预测中的应用

针对单一灰色预测模型或Gompertz预测模型的局限性和可靠性差的缺陷,基于灰色模型和Gompertz曲线,根据最优加权组合原理,以误差平方和最小为最优组合标准,构建出1种新的软土路基沉降组合预测模型,对某沿海高速公路软土路基的沉降变形进行预测分析。工程实例验证表明,新构建的组合预测模型较单一的灰色预测模型或Gompertz预测模型有效消除了系统误差,提高了拟合精度,避免了单一模型偏大或偏小的预测趋势,具有更强的环境适应性,是路基沉降预测的1种有效分析方法,同时将新模型的预测数值应用于改进施工进度及地基处理方法的后期评价,取得了良好效果。