灰色系统模型在坝基位移预测中的应用

本文应用灰色系统理论对坝基位移观测数据序旬进行了分析，提出了等维新息模型存在着最佳维数区这一观点，建立了位移预测灰色模型，并将其成功地应用于千亩岙土坝沉降和侧向位移的预测，文中还讨论了位移预测灰色模型成功建模的条件及其应用于大坝安全监控的可能性。     

基于灰色马尔科夫模型的南四湖水质预测

针对传统GM(1,1)模型存在灰色偏差和抗干扰能力弱的问题,建立一种等维新息灰色马尔科夫模型.该模型采用灰色马尔科夫模型改进传统GM(1,1)模型,再利用等维新息思想更新建模所需数据序列.运用该模型对南四湖2019-2021年的水质状况和水质演变趋势进行预测,结果表明:灰色马尔科夫模型的相对误差小、精度高、预测结果合理...     

大坝沉降变形的灰色预测分析研究

用实测沉降资料预测大坝沉降过程是目前国内外大坝沉降变形监测分析中常采用的一种方法,包括双曲线拟合法、指数曲线拟合法和基于灰色理论的GM(1,1)模型预测方法。由于灰色理论在预测时不需要较长的观测数列,且能通过动态预测模型,最大程度的反映新信息在预测中的作用,因此在沉降变形预测方面具有很大的优势。本文针对目前大坝沉降变形GM(1,1)预测分析中存在的一些问题,根据大坝沉降变形的特点,分析了沉降观测数据列长度、观测时间的不等步长性、数据累加方式等对建模预测精度的影响,探讨了用灰色等维预测模型动态预测非稳态沉降变形过程的方法,提出了灰色等维动态预测模型的维数尺度标准。     

GM(1,1)等维新息模型在土石坝沉降预测中的应用

采用灰色等维新息模型模拟土石坝的时效变形，预测了土石坝时效位移的未来变化趋势，并结合陆浑水库大坝实测资料编制了计算程序，同时对等维新息模型的最佳数区进行了讨论，得到了具有实用价值的结论。     

灰色系统预测模型在某水电站工程沉降观测的应用

提出利用灰色系统预测模型对某水电站工程左岸缆机平台沉降观测进行预测,而研究结果表明,用灰色系统预测模型(GM)进行预报可以取得相当高的精度,具有理论的可行性。根据水电站沉降观测结果选择合适的灰色系统预测模型对其建模并进行沉降预测,可以使决策部门能够及时地进行分析和控制。     

GM(1,1)模型在大坝沉降预测中的应用

针对某水库大坝实际情况,提出在现有沉降观测数据的基础上,运用灰色理论的方法,建立GM(1,1)模型。通过数值试验确定模型最佳维数后,采取淘汰过于陈旧的数据信息、补充新观测数据的方法,即建立GM(1,1)等维新息模型,用以预测该大坝的沉降量,分析结果表明:GM(1,1)等维新息模型能较好地预测该大坝的沉降发展趋势。     

GM(1,1)模型在红山窑泵站沉降预测中的应用

针对红山窑水利枢纽泵站地质条件的特殊性,提出在现有沉降观测数据的基础上,运用灰色理论的方法,建立GM(1,1)模型。通过数值试验确定模型最佳维数后,采取淘汰过于陈旧的数据信息、补充新观测数据的方法,即建立GM(1,1)等维新息模型,来预测该建筑物的沉降量。分析结果表明,GM(1,1)等维新息模型能较好地预测该泵站的沉降发展趋势。     

沉降观测模型预测拦河枢纽工程沉降变形的探讨分析

为了探究不同沉降观测模型在预测沉降变形过程中的精度及可靠度问题,基于新疆某拦河枢纽工程,分别采用等维新息GM(1,1)模型和DGM(1,1)模型分析泄洪闸处的沉降变形,并与实测值进行误差对比。研究结果表明:采用引入时间参量的DGM(1,1)模型预测的沉降变形精度较等维新息GM(1,1)模型高,平均相对误差仅为1.3%,且模型拟合精度评价为优良,表明在GM(1,1)基础上引入时间累计修正参数后,能显著提高模型的可靠度。     

区域性地面沉降量预测的灰色与时间序列方法

由于特殊的地形、地质条件，海河流域因地下水超采造成的地面沉降现象较为严重．选用海河流域沧州地区的地面沉降历史情况作为特殊示例，运用灰色模型(GM)和时间序列模型(ARMA)进行建模、预测，最后尝试将两种模型混合，建立新的预测模型，根据实测沉降数据进行建模，预测未来地面沉降．此外，对三种模型进行比较、说明，来阐述混合模型优越性，以期为整个海河流域的地面沉降研究提供适合的方法．最后通过实例检测证明新的模型综合了原两种模型的特点，优势互补，达到了较好的效果，从而证明了其实用性与可信度．     

用引入时间参量的DGM(1,1)模型预测大坝沉降

针对传统灰色模型的预测稳定性缺陷,以及实际水利工程中监测数据采集不等时距的特点,提出了引入时间参量的离散灰色预测模型DGM(1,1)的建模方法。该方法在原离散模型的基础上,引入时间累积量修正模型参数,以此反映出数据的不等时距性以及时效性。通过对糯扎渡大坝心墙沉降观测数据的建模分析,将分析结果与另一模型的拟合和预测结果进行比较,证明新模型具有较高的预测精度。     

基于ANFIS-GM的心墙堆石坝变形预测

本文提出采用自适应网络模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)优化灰色理论模型(Grey Model,GM)的建模方法来研究预测大坝变形。ANFIS-GM模型综合考虑了由于资料不完备、考虑因素不全面而产生的灰色特性和各影响因素与大坝变形之间存在的模糊特性。该模型相比于GM模型不仅考虑了大坝变形的灰色特性,而且还考虑了水位变化速率、填筑速率与大坝变形的模糊关系。通过心墙堆石坝沉降变形的实例分析,表明该模型比GM模型误差更小。同时,该模型具有处理小样本,自组织、自学习、自适应,模糊推理的综合能力。     

高层建筑沉降预测的灰色模型研究

针对高层建筑的沉降变形预测问题,根据灰色系统为理论,以杨凌示范区某高层建筑沉降观测的工程为例,对工程案例的观测数据采用灰色GM(1,1)模型进行预测,并将预测结果与实例数据进行比照分析。结果表明:预测值与实测值吻合度良好,预测精度为一级,充分说明灰色模型对高层建筑沉降变形预测行之有效,为高层建筑沉降变形预测提供典型案例,也可为设计与施工等方面提供借鉴。     

土石坝沉降的预测灰色模型

本文将灰色系统理论应用到土石坝沉降资料分析中，通过新陈代谢方法与GM（2，1）模型相结合建立了灰色预测模型。该模型的可行性与合理性在铁山水库土坝的实际应用中得到了验证。     

沉降预测模型在高填方路堤中的应用研究

针对两种较为常用的路堤沉降预测模型——泊松曲线模型与灰色理论模型,结合高填方路堤的实测结果对高填方路堤中的沉降预测机理进行研究。得出二者均能够较好地预测路堤的沉降变形情况,其中以灰色理论模型拟合效果更佳;灰色理论模型预测的最终沉降量显示路堤中心线处为0．199m,路肩处为0．182m。     

改进的灰色预测模型及其在土坝沉降量预测中的应用

文章将灰色预测模型与马尔可夫链预测相结合，提出了改进的灰色-马尔可夫链模型预测方法。用该法对广西百色澄碧河水库心墙土坝沉降量进行了预测，并与灰色模型预测结果相比较，验证了该方法的可行性和优越性。     

基于灰色GM(1，1)模型的农田灌溉需水量预测

介绍灰色理论建模原理和模型参数辨识方法,并以实例(长治市1997~2004年灌溉用水资料)建立了灰色GM(1,1)预测模型,运用残差检验、后验差检验以及关联度检验3种方法对模型进行了精度检验,其模型的拟合精度达95.3%。用所建立的模型对长治市2005~2012年农灌需水量进行了外推预测。预测结果表明,该灰色模型用于农灌需水量预测,符合其灰色特性,通用性好,并且所需数据少,计算量适中,预测结果与当地实际情况比较吻合。     

大坝安全监控模型中灰参数的识别

在对大坝的观测数据建立模型时，模型本身是不确定的，模型的输入也 是不确定的。文中从灰色系统的基本原理出发，对显式结构模型的灰参数进行了识别，确定 了灰参数的中点值和半径值，然后利用获得的灰参数的中点值和半径值对观测数据进行了预 测，给出了预测值的中点值和变化范围。     

基于LIB-SVM的盾构隧道地表沉降预测方法研究

在大数据开源的背景下,为了分析及预测隧道施工盾构掘进引起地表沉降,同时容纳较多影响地表沉降的因素,提高沉降预测的准确性,本文在总结归纳支持向量机的建模原理的基础上,将支持向量机(support vector machine,SVM)方法应用到地表沉降预测中。结合虹梅南路隧道西线工程,选取土体参数、盾构参数和隧道埋深等8个影响因素作为输入特征,地表最终沉降量作为输出目标值,通过交叉验证选取LIB-SVM的最优参数组合并建立预测模型,对盾构施工引起的地表沉降进行了预测,并与实测数据进行了对比。结果表明:预测结果与工程实际情况较吻合,误差基本在5%以内,证明了该方法在盾构施工引起地表沉降的实际预测中具有可行性,为隧道工程的研究提供了一条新途径。     

土石坝沉降的状态灰色模型

针对传统的原型观测资料分析方法的不足，提出了将灰色系统理论应用于土石坝资料分析的新方法，从而建立了沉降状态灰色模型。其建模思路、方法的正确性和合理性，在铁山水库的实际运用中得到了验证。     

灰色关联优势分析在冻土中的应用

根据灰色系统理论,在分析冻土的冻胀系数和融沉系数的基础上,建立了灰色关联模型,通过对一具体实例进行分析评价,得到各种影响冻胀性和融沉性因素的权重,从而为较好地判定各种冻害现象提供了参考依据。