开挖降水条件下基坑周围建筑物沉降预测研究

利用Gompertz曲线模型、灰色理论模型和BP神经网络模型等单一预测模型对基坑周围建筑物沉降进行预测,之后将结果与三者优化组合模型的预测结果进行比较分析,结果表明：单一模型预测结果的精度比三者优化组合模型的精度较低,而其中通过最优加权法组合的模型预测精度最高。     

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。     

复合地基全过程沉降预测

通过对观测数据分析发现复合地基沉降会经历发生、发展和成熟后达到一定极限过程,其全过程沉降曲线与S形成长曲线类似。选取Logistic和Gompertz曲线模型拟合实测数据,利用Origin软件拟合得到模型参数。在此基础上,以组合模型的误差平方和最小为目标函数来确定最优加权系数,建立加权组合预测模型,求得加权系数,进而求得组合模型预测值。计算结果表明,加权组合模型能吸收不同单一预测模型的优点,其预测精度比单一模型更高,是预测复合地基全过程沉降的一种有效方法。     

基于组合预测模型的地铁车站地表沉降研究

为有效获取地铁车站地表沉降动态演化规律,实现地铁车站地表沉降变形特征的高精度预测。研究基于指数模型、Logistic模型和Gompertz模型的预测结果,利用熵权法获得各单一预测模型的客观权重值,进一步构建得到了组合预测模型。在此基础上,结合安徽合肥地铁车站7号线实际监测数据,利用各预测模型对地铁车站地表沉降变形特征进行预测分析。研究结果表明：指数模型在沉降初期具有较好的预测精度,但并不能有效实现沉降特征的中长期高精度预测,Logistic模型和Gompertz模型在沉降初期具有较低的预测精度,但在沉降中后期预测精度有所提升;通过对比分析各单一预测模型和组合预测模型的预测结果可知,组合预测模型可有效结合各单一预测模型的优势,组合预测模型预测精度更高,最终预测结果与实际情况更为接近,可为实现地铁车站地表沉降特征的高精度预测提供一种有效技术手段。     

加权几何平均法在桥梁墩台沉降预测中的应用

高速铁路线路修建过程中需要对线下构筑物进行沉降观测和沉降评估,由于高速铁路桥梁墩台沉降测量数据具有沉降量级较小,数值波动变化大的特性,所以单一预测模型不能很好的预测沉降量。本文结合Logistic模型和Gompertz模型的特点,应用加权几何平均法构造一个新的组合模型,使用该组合预测模型对桥梁墩台沉降进行预测,并对新模型进行精度评定。结合工程实例可得:组合预测模型拟合度高于前面两种模型,具有工程实用价值。     

路基沉降的组合模型预测研究

基于路基沉降具有趋势性变化和随机变化的特点，建立了一个组合模型，采用Gompertz增长模型预测沉降的趋势项部分，AR模型预测沉降的随机项部分，二者之和作为总的沉降预测值，通过实例计算表明，组合预测模型能提高路基沉降量的短期预测精度，具有一定的应用价值。     

基于对数灰关联度及IOWGA算子的组合预测方法及应用

针对传统组合模型建模准则单一、权值固定不变的缺陷,引用最优加权组合建模理论,在诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子的基础上,结合对数灰关联度,研究了一种改进的IOWGA算子的组合模型。其核心思想是以对数灰关联度为准则,基于单一模型各时刻拟合、预测的精度高低进行有序赋权。文中对优性组合的判定方法及组合模型预测效果评价准则亦进行了研究。将组合模型应用到宁波市某路基沉降预测中,取得了良好的效果,提高了预测精度,验证了模型的有效性。     

基于组合预测模型的城市道路深厚软基最终沉降分析

为较为准确地预测软土路基的沉降量,综合利用单一预测模型中的优点建立了组合预测模型,并结合某袋装砂井处理的软基沉降观测结果,对各预测模型的精度进行了分析.通过分析发现单一预测模型的误差较大,而组合模型的预测精度较高,误差控制在10%以内,最后采用组合模型对该软基的最终沉降进行了预测.     

高速公路软基沉降变形预测研究

以邢台临西高速公路软基段为工程背景,基于双曲线模型和灰色模型,采用误差绝对值加权和最小的准则,创建了一种加权组合模型。计算分析与实测数据的比较结果表明,加权组合模型较单一,预测模型预测误差降低,克服了单一预测模型的自身缺点。加权组合模型的提出对于研究沉降变形预测问题具有一定的理论指导意义和工程实用价值。     

基于GM(1,1)和ARMA组合模型的桥梁监测数据预测

针对单一预测模型在桥梁监测数据预测中存在的预测精度不高等缺陷,基于最优加权组合理论,将GM(1,1)和ARMA构造成一个全新的组合模型,单一预测模型的组合能在一定程度上提高模型的拟合能力,故而可以取得更好的预测效果。结合四川省绵阳市北川县筲箕湾大桥在线健康监测系统的实测挠度数据,分别采用单一预测模型和两种单一模型构造成的组合模型来预测其未来值,并将预测值与实际值比较,发现组合模型的预测MRE(1.567 6%)均小于单一ARMA预测模型的MRE(1.951 4%)以及单一GM(1,1)预测模型的MRE(1.604 8%),说明组合模型较两种单一模型拥有更高的预测精度。     

GM(1,1)模型在山区机场沉降预估中的应用

影响山区（高填方）机场沉降的因素很多,可以将高填方沉降过程看成一个灰色系统。本文利用灰色GM（1,1）模型对山区机场的形变监测数据进行建模、分析和预测,最后将其应用于某山区（高填方）机场沉降预测中。经与实测数据对比,表明预测精度良好。     

最优非负变权灰色非线性模型及桥梁变形预测

针对灰色预测模型GM(1,1)拟合精度低的情况,创新性的提出GM(1,1)模型同正弦函数、余弦函数、指数函数和同常数相结合的灰色非线性模型,并给出模型解算和精度评定方法。在此基础上,根据变权原理又提出了最优非负变权灰色非线性模型解算思路。并用某桥梁变形监测工程实例进行验证。通过比较分析各模型精度发现:最优非负变权灰色非线性模型预测精度较GM(1,1)模型、灰色非线性模型得到一定程度的提高,可以应用于桥梁变形预测中。     

建筑地基沉降预测的灰色模型与Asaoka法

在众多的建筑地基沉降预测模型中,Asaoka公式参数意义明确,在实际工程中得到了广泛应用,但是其存在局限性。根据灰色模型理论与Asaoka法一阶微分方程的一致性,通过构建满足白指数率预测无偏性的变权灰色预测模型,避免了Asaoka法应用的局限性。实例应用结果显示,变权灰色预测模型提高了预测精度,对非等时距沉降序列的分析预测具有更高的应用价值。     

高填方路堤沉降模型现场试验

通过单点沉降现场实测数据对软土地区兰永一级公路高填方路堤沉降规律进行分析,建立了指数模型、乘幂模型、双曲线模型、对数模型4种沉降预测模型,并将这4种模型的预测值和实测值进行对比,在此基础上,利用最小二乘法建立了指数与双曲线模型的组合模型。结果表明:4种模型中指数模型和双曲线模型的预测精度相对较高,利用指数与双曲线组合模型得到的预测曲线与实测曲线吻合良好,使误差平方和减小到22.789 mm²,能够满足工程要求;高填方路堤工后沉降在730 d左右的时间内基本完成,预测最终沉降量为60.44 mm。     

混沌局域法与神经网络组合供水量预测

城市供水量是非线性、非平稳时间序列,组合预测模型能获得更高精度预测结果。通过深入分析混沌局域法与神经网络预测模型特点,提出了一种新的组合预测模型。首先,应用混沌局域法对城市日供水量进行初预测,然后,应用神经网络对预测结果进行修正。由于所提出的组合模型利用了混沌局域法及神经网络进行优势互补,能同时提高预测精度与计算效率。为验证所提出组合预测模型的可行性,采用某市7a实测供水量数据,对混沌局域法、BPNN、RBF及GRNN神经网络4种单一预测模型及相应的3种组合模型预测精度进行定量分析,结果表明,组合预测模型精度都高于对应单一预测模型,混沌局域法与GRNN神经网络组合模型预测精度最高,且运算时间远低于单一神经网络模型运算时间。     

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Gompertz成长曲线的真空预压软土沉降规律分析

对真空预压软土沉降变化规律进行分析,发现其与社会经济预测中的Gompertz成长曲线变化规律相似。引入Gompertz成长曲线模型,采用3段估计法求解模型参数;同时,结合具体工程实例,对真空预压软土的表面累计沉降数据进行拟合和分析,并与双曲线模型和指数曲线模型进行比较。研究结果表明,Gompertz成长曲线模型拟合曲线与实测曲线吻合良好,采用该模型进行真空预压软土沉降变化规律分析是可行的,并可根据所反映出的沉降发展变化趋势,作出沉降预测,计算工后沉降及确定卸荷时间。与双曲线模型和指数曲线模型比较,Gompertz成长曲线模型适应性较好,趋势预测准确性高。最后指出应用Gompertz成长曲线模型进行分析时应注意抽真空的连续性、实测时间序列数据能等分成3组及保证实测沉降数据已进入弹塑性阶段等问题。     

基于小波分析的灰色组合模型在变形监测数据处理中的应用

在数据分析处理中,小波分析与灰色模型有各自的特点和适用范围。结合两者的优点,构建小波灰色串联和并联组合模型,并应用于变形监测工程实例,验证了组合模型建模和预测的可行性和有效性。分析结果表明,在变形监测数据处理中,应用小波灰色组合模型有较高的预测精度,能有效地进行变形监测数据处理和预测预报。