动态GM（1,1）在建筑物沉降变形分析中的应用研究

介绍了灰色系统理论。针对传统GM（1,1）模型在建模时只从静态角度考虑未来时刻的状态这一缺陷,本文引入了可以实时加入系统最新信息的动态GM（1,1）预测模型。利用传统GM（1,1）模型与动态GM（1,1）模型对某桥梁监测点进行沉降变形分析与预测。通过对比分析实例计算结果表明,动态GM（1,1）模型可以有效地修正预测模型,在一定程度上提高了模型的预测精度,其预测效果优于传统GM（1,1）模型。     

改进型GM（1,1）模型在电力需求预测中的应用

提出一种改进型GM（1,1）模型,通过同时优化模型背景值和初始值的方法来提高模型预测精度,以北京地区电力需求预测为例,对改进模型的有效性和准确性进行了研究,M atlab仿真结果表明,改进型GM（1,1）模型预测精度比灰色GM（1,1）模型更高。     

单桩极限承载力非等步长灰色GM（1，1）模型预测精度分析

分析了GM（1,1）模型与静荷载试验确定极限承载力的不同之处,指出了原有GM（1,1）模型极限承载力预测精度检验方法的不足,提出了新的符合静荷载试验加载特点的精度检验方法。对于不同类型的Q-S曲线,分析了初始建模数据的选择对GM（1,1）模型极限承载力预测精度的影响,并由此提出了初始建模数据选取的方法。     

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。     

GM（1,1）—马尔柯夫模型的挣值管理项目预测研究

分析了挣值管理项目成本与进度偏差预测存在的问题及解决方法,研究了GM（1,1）—马尔柯夫预测模型,通过具体工程实例说明GM（1,1）—马尔柯夫模型预测理论上是可行的且比运用GM（1,1）模型预测精度高。     

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。     

GM（1，1）模型在高层建筑物沉降监测中的应用

详细地介绍了GM(1,1)模型及模型精度评定,利用GM(1,1)灰色模型和回归模型对宜昌均瑶国际广场的沉降进行预测,将预测结果进行对比,分析表明GM(1,1)灰色模型能较好地预测该建筑物的沉降趋势。     

两种灰色模型在桥梁施工监控中的应用与分析

以某连续梁桥的施工监控数据为例,介绍了灰色GM模型预测的基本方法,采用MATAB程序建立了GM（1,1）和GM（2,1）模型,分别对箱梁各施工阶段标高进行预测.将预测值与实测值对比分析可知：采用GM（1,1）模型和GM（2,1）模型得到的预测结果均能很好的拟合实测值,预测精度高,利用GM模型对桥梁施工过程中的标高进行预测是可行的;对两种模型建立过程中的生成系数进行了分析,发现生成系数的取值对GM（1,1）模型预测精度影响较大,在实际工程中若采用GM（1,1）模型,建议首先通过试算确定合理生成系数的取值.     

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。     

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。     

基于不等时距GM(1,1)模型预测边坡失稳变形

对边坡的失稳变形进行预测可以有效预防灾害的发生。传统灰色GM（1,1）模型多适用于等间距序列监测数据的模拟预测,而实际情况却是由于各种原因导致所获得的监测数据出现不等时距现象。为此,在分析传统等时距GM（1,1）建模原理的基础上建立了不等时距GM（1,1）模型,并对灰参数的求解方法进行了讨论。依据渝黔高速公路某边坡B3测点的监测数据,建立了该边坡变形灰色预测模型,并且将改进灰参数求解方法与传统方法进行了对比,研究结果表明,该不等时距GM（1,1）模型预测精度较高,预测结果与实际吻合较好。     

灰色GM(1,1)模型在真空预压孔隙水压力分析中应用

真空预压法是加固软土地基行之有效的方法,结合工程实例,分析了灰色GM(1,1)模型在真空预压孔隙水压力预测中的可行性,并根据预测结果计算了孔隙水压力固结度,结果表明灰色GM(1,1)模型预测结果准确可信,分析评价结果对工程施工具有重要的指导意义。     

灰色GM（1，1）模型在桩基极限承载力预测中的应用

利用现场实测单桩竖向静载试验数据,应用灰色理论建立非等步长GM（1,1）模型预测桩基极限承载力,验证了用非等步长GM（1,1）模型对桩基极限承载力进行预测时有较好的可行性和可靠性,可供设计和施工人员参考。     

改进残差修正GM(1,1)模型在基础沉降预测中的应用

普通的灰色残差修正GM(1,1)模型利用差分代替微分,并用原始数据第一个点的值作为时间响应函数的初始值C0,从而给预测带来了一定的误差。本文用多项式逼近法对残差修正GM(1,1)模型进行了改进,并增加了一个初始值参数;还通过一个基础沉降预测的工程实例,对此模型与普通残差修正GM(1,1)模型进行对比。沉降预测结果表明,改进后的模型明显提高了精度,更加适合于基础沉降的预测,具有较好的准确性和工程应用价值。     

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。     

改进灰色GM(1,1)模型在隧道围岩位移预测中的应用

传统灰色GM(1,1)模型 ,多适用于等间距序列监测数据的模拟预测 ;对非等间距则往往产生较大的滞后误差。提出了一种经改进的GM(1,1)模型 ,经实例分析 ,该模型适用于隧道围岩位移非等间距监测数据序列的位移预测 ,且都能获得很高的模拟和预测精度     

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。