基于灰色BP神经网络的沉降预测模型应用研究

通过对灰色BP神经网络模型的分析与研究,给出了灰色BP神经网络的建模方法,建立了基于灰色BP神经网络的建筑物沉降预测模型,通过工程实例数据分别对GM(1,1)模型和灰色BP神经网络模型进行验证,得到了灰色BP神经网络的预测效果要比单纯的灰色GM(1,1)预测模型精度要高的结论,本模型为解决建筑物基础沉降预测分析提供了一种新的方法.     

GM(1,1)与Verhulst模型在地基沉降预测中的适用性比较

为比较灰色Verhulst模型和GM(1,1)模型在地基沉降预测中的适用性,对某工程实例复合地基的沉降进行分析,并与实测沉降数据进行对比.结果表明:灰色Verhulst模型比GM(1,1)模型更适用,Verhulst模型预测结果更接近实测值,预测精度也更高;Verhulst模型不仅能够预测最终沉降量,也能很好地反映全过程的沉降与时间的关系.两种灰色模型中,Verhulst模型预测精度高,更适合应用于地基沉降预测,值得在实际工程中推广运用.     

盾构施工地表沉降及GM(1,1)模型预测

文章讨论了地铁隧道区间盾构开挖对土体扰动及引起地表沉降的力学机理,概括了地层移动的主要影响因素.结合长春市地铁1号线盾构工程的实例,采用灰色GM(1,1)模型对地表沉降进行预测,并与现场监测值对比分析,发现GM(1,1)模型预测值与监测值较为一致,论证了灰色预测在盾构施工地表沉降预测的可行性.     

改进的Verhulst沉降预测模型及其参数估计方法

为提高软土路基沉降预测灰色Verhulst模型的预测精度,首先从沉降初始实测值修正和增加时间指数项两个方面对灰色Verhulst模型的离散时间响应式进行了改进;然后基于最小二乘原理,利用差分进化算法对改进的灰色Verhulst模型时间响应式进行直接地优化估计,避免了灰色Verhulst模型常规估计方法中因背景值选取问题而导致的计算误差.实例计算结果表明,改进的灰色Verhulst模型较原模型具有更好的灵活性和适应性,比Gompertz模型、Logistic模型、Bertalanffy模型、Weibull模型及原灰色Verhulst模型这几种沉降预测模型具有更高的预测精度,可供工程设计参考.     

土石混填料路基沉降影响因素敏感性分析

采用灰色关联分析方法,建立影响土石混填料路基沉降因素敏感性的灰色关联模型,采用均值法对灰色关联数据序列进行归一化处理,计算敏感因子与路基最终沉降量之间的灰关联系数和灰色关联度,确定路基沉降的敏感因素.结合西潼改扩建高速公路土石混填料路基6个试验段的工程实例,对路基高度、路基压缩系数、土石混填料风化系数、土石混填料的不均匀系数等影响因素进行了敏感性分析.结果表明,路基压缩系数和竣工时沉降量是主要敏感性因素.在施工中,严格控制路堤填料的压实度、减少竣工时沉降量是控制土石混填料路基工后沉降的关键.     

非等间距灰色模型在沉降预测中的应用

在灰色模型GM(1.1)的基础上,建立了非等间距灰色模型,用于高层建筑沉降预测。非等间距模型是以等间距数列为基础,把非等间距数列转化为等间距数列,再进行一次累加生成处理,进而建立GM(1.1)模型,并介绍了其精度评定的方法。结合高层建筑沉降监测工程实例进行计算分析,预测精度较高。实践证明,非等间距灰色预测模型在沉降预测中具有较高的应用价值。     

基于灰色Verhulst模型的公路路基沉降预测研究

结合公路软土路基沉降监测数据,本文研究了灰色Verhulst模型和双曲线模型在公路路基沉降预测中的应用,建立了任意时间间隔的灰色Verhulst模型.计算得出了灰色Verhulst模型和双曲线模型对公路路基沉降量预测结果,并与监测结果进行比较,结果表明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.     

基于灰色系统理论的建筑沉降预测方法及其实证分析

针对建筑沉降的特点,根据灰色系统理论,运用灰色预测模型GM(1,1)对建筑沉降进行预测分析,并结合工程实例进行验证,其验证结果令人满意.     

建筑物沉降的灰色系统预测

在建筑物沉降过程中,各监测点相互影响、相互制约,应用灰色系统理论建立了建筑物沉降变形的系统预测GM(1,N)模型.通过工程实例,证明GM(1,N)模型与GM(1,1)模型相比有较好的拟合精度和预测可靠度,对沉降预测有很大参考价值.     

软土地基沉降预测方法分析比较

对工程中软土地基沉降的三种预测方法(指数曲线模型,双曲线模型和灰色模型法)进行了结果预测分析比较,从预测曲线和实测曲线的比较中可以看出,灰色模型法能够更加准确地对软土地基沉降进行预测.灰色模型的检测结果更加接近实测值是因为它人为因素较少,对实测数据没有严格的要求.本文的研究为软土比较沉降预测方法的选用提供了参考.     

非等间距灰色优化模型及其在基坑沉降预测中的应用

传统非等间距灰色模型通常采用非等间隔数据进行分段线性插值,从而求得等间隔序列;但是实际基坑沉降并不是线性变化的,利用此法生成的等间隔序列较实际数据存在较大误差.针对传统非等间距灰色模型缺陷,分别利用RBF神经网络插值与三次样条插值生成等间距序列进而求得模型参数,并运用优化的非等间距灰色模型对某基坑的沉降量进行分析预测.计算结果表明：优化后的模型具有更高的精度,故本模型可作为基坑沉降预测的一种新方法.     

灰色预测模型在高层建筑物 沉降预测中的应用研究

详细讨论了一阶一元灰色预测模型GM(1,1)的基本内容及建模过程,并成功地将GM(1,1) 模型应用于高层建筑物沉降监测的预测预报,相应地编写了基于MATLAB的灰色系统沉降预测程序, 便于实际应用。实践证明,灰色预测模型GM(1,1)在沉降预测中具有较高的应用价值。     

高速公路软土地基沉降的灰色预测

以某工程实测数据为基础，运用灰色理论建立了地基沉降的非等时距等维的新陈代谢预测模型，并引用缓冲弱化算子的概念，以消除灰色预测模型的无限增长性。实践证明：灰色预测精度较双曲线法要高，在地基沉降监测中具有较大的实用价值。     

基于灰色理论的路基沉降研究

运用灰色理论建立预测模型,对软弱地基上路基的最终沉降变形进行预测.以工程数学为基础,通过建立灰色预测模型进行最终沉降量计算,并与实际工程的沉降观测值相比较,具有较高的精度.对于软弱地基的路基填筑,具有重要的指导意义.     

基于灰色理论的路基沉降研究

运用灰色理论建立预测模型,对软弱地基上路基的最终沉降变形进行预测.以工程数学为基础,通过建立灰色预测模型进行最终沉降量计算,并与实际工程的沉降观测值相比较,具有较高的精度.对于软弱地基的路基填筑,具有重要的指导意义.     

GM（1,1）在航道驳岸沉降监测中的应用

在施工建设中,实时准确地观测、分析和预报建筑物的沉降变形对最后施工的成功与否有着很大的影响。在变形监测中经常遇到数据信息不完备的情况,而灰色系统理论则是用来解决此问题的有效方法。建立了灰色预测模型,并将其应用于苏南运河整治工程中新建驳岸的沉降监测分析和预测中,预测效果较好。     

灰色系统模型在强夯地基处理中的应用

应用灰色系统理论通过对某住宅楼强夯地基静力载荷数据的分析,建立灰色系统GM(1,1)模型,预测其在不同加载等级下的地基沉降量.计算结果表明,预测模型计算结果与实测值拟合较好.     

基于Verhulst模型的软土路基沉降预测

目的为提高软土路基的工后沉降量预测精度,给设计和造价控制提供反馈信息.方法在深入分析沉降发生发展规律的基础上,引入Verhulst模型,采用改进的曲线拟合的经验计算方法,挖掘施工期的实测数据所蕴含的信息.结果计算表明:该方法拟合误差小,后期沉降预测准.结论在模型参数的反演上运用改进的非线性拟合算法,可避免常用的灰色建模方式下的理论缺陷和其他处理方法的弊端;实例分析表明,本方法的适应性较好,预测精度也有所提高.