GM(1,1)改进模型在大坝位移预测中的应用

针对传统GM(1,1)模型的不足,分别从提高原始序列的光滑度、优化时间响应函数两个方面对其进行了改进,对模型进行残差检验和后验差检验,并建立一种新的GM(1,1)模型,将改进了的模型应用于大坝位移预测中,结果显示:新的GM(1,1)模型拟合预测精度明显高于传统模型。     

大坝位移的改进非等间距GM(1,1)预测模型

基于灰色理论建立的GM(1,1)灰色预测模型常被用于大坝位移实测资料序列的分析。为提高大坝位移预测精度,在分析传统GM(1,1)预测模型构建原理、步骤的基础上,提出了对原始数据序列进行平滑处理、对背景值和残差序列进行优化等方法,建立了大坝位移预测的改进非等间距GM(1,1)模型,并用某大坝水平径向位移监测数据对其进行了检验,结果表明:改进的模型在大坝位移预测中的适用性更强,不仅提高了预测精度,而且保留了灰色模型建模灵活、所需数据少等优点,用于短期预测效果较好,用于长期预测的效果有待考证。     

软土深基坑施工中深层土体水平位移测试

深层土体水平位移是软土深基坑施工中一项重要监测内容，尤其是重大基坑工程。文章对其测试过程中经常出现的问题（测斜仪的精度、正反向的确定、测点距选取等）作了较深入的分析。指出应变式测斜仪比伺服加速度计式的精度低，但并非如有的文献所载低近１倍；测点距最好确定为导轮距；给出了确定测斜仪正反向的简便方法。文中还对测斜导管的埋设、埋深，测试数据整理，成果分析与信息反馈等问题进行了探讨，得出一些有益的结论     

基于提升小波优化模型在大坝位移预测中的应用

针对传统建模主观性造成的精度影响以及预测数据的噪声干扰,提出了基于提升小波的系统优化GM(1,1)模型.该模型可有效剔除监测信息的噪声分量,减小预测误差,同时根据最小二乘原理提出了以GM(1,1)的一次累加生成建模序列所有分量的拟合误差平方和最小为约束条件,建立了优化GM(1,1)预测模型的最优初始值.对某大坝位移监测信息进行了计算,相对传统GM(1,1)模型而言,优化GM(1,1)模型可明显提高预测精度.     

改进的非等间距灰色模型在大坝位移预测中的应用

传统GM(1,1)预测模型在大坝位移拟合及预测中存在优化方式单一、适应性不佳等不足,一定程度上影响模型的预测效果。基于蛙跳算法,通过优化背景值和平滑系数、寻找最优定解条件以及残差优化等方法,提出了改进的非等间距GM(1,1)大坝位移预测模型。结合相关工程实例,对比分析了2种模型的拟合效果和预测精度,说明了相对于传统GM(1,1)大坝位移预测模型,改进的GM(1,1)大坝位移预测模型能有效提高位移预测精度,可以应用于实际大坝结构中的位移监控及预测。     

气象干旱组合预测模型研究及其应用

为提高干旱预测精度,克服单一预测模型的不足,在分析灰色理论和遗传神经网络模型特点的基础上,构建了气象干旱的多尺度组合预测模型。该模型首先提取灾变序列,利用GM(1,1)模型进行拟合和预测,然后采用遗传神经网络对拟合值进行修正,得到训练好的网络结构,最后修正GM(1,1)模型的预测值。利用郑州市1951—2012年月降水数据进行的干旱预测结果表明:针对不同尺度的灾变序列,组合预测模型的预测效果优于GM(1,1)模型和遗传神经网络模型,且模型的平稳性较好。     

邻近水平推力斜拱桩基对深基坑围护结构变形影响研究

为分析邻近水平推力斜拱桩基对深基坑围护结构变形的影响,采用ＭＩＤＡＳ／ＧＴＳ岩土有限元软件,重点分析了基坑与斜拱桩基承台边缘净距和斜拱加载时基坑开挖深度对深基坑围护桩变形的影响规律。数值分析结果表明,随着基坑与斜拱桩基承台边缘净距的增大,围护桩最大水平位移逐渐减小,水平位移最大值位置的深度逐渐增大,斜拱桩基对围护桩水平位移的影响深度逐渐减小;随着斜拱加载时基坑开挖深度的增大,围护桩最大水平位移逐渐减小,斜拱加载引起的围护桩水平位移增量最大值位置的深度也逐渐减小。     

GM(1,1)改进模型在年径流量预测上的应用

背景值是影响灰色模型预测精度的关键性因素之一,GM(1,1)改进模型是在对背景值进行优化的基础上建立的灰色模型。通过对研究区年均径流量资料进行分析,根据径流量和时间的关系,建立了GM(1,1)改进模型,并将其应用于年径流量的预测,取得了较好的效果。     

G(1,1)灰色模型在某大坝水平位移预测中的应用

大坝的水平位移受到了外部环境各种因素的影响,而这种影响又难于用确定的关系式表达,由于试验数据中有些信息是已知的(如水平位移是可以通过测量得到的),而有些信息是未知的(如外部环境对它的影响作用),因此大坝水平位移的试验数据系统是一个典型的灰色系统,本文对大坝的水平位移建立了灰色GM(1,1)预测模型,对大坝水平位移的试验数据进行处理和预测。所使用的数据量少,其拟合结果、预测结果与实测结果相比具有很高的精度。因此,灰色GM(1,1)预测模型在工程领域的数据处理中具有广阔的应用前景。     

考虑混沌成分影响的高边坡位移监控预测模型

高边坡系统演化过程表现出复杂的非线性动力学特性。有效分离去除噪声,考虑混沌成分对测值序列整体数值特征的影响,是提高高边坡位移监控模型拟合和预测精度的关键问题之一。在对高边坡位移与影响因素相关分析的基础上,基于高边坡系统演化过程中的非线性动力学特性,组合应用相空间重构、小波分析等数值分析手段,研究了高边坡混沌特性提取的实现方法,探讨了考虑混沌成分影响的位移构建原理与算法。该模型重点依据实时监测资料,考虑的是包含混沌成分的动力系统特性,因而可以有效提高监控模型的拟合和预测精度。     

基于小波去噪的灰色马尔柯夫基坑变形预测

结合营口某深基坑开挖工程实例,提出一种小波去噪和无偏灰色马尔科夫链联合建模的方法,对该深基坑的围护结构进行变形预测分析。首先是采用小波去噪的方法处理监测数据,从监测数据中提取能够准确反映基坑围护结构变形的数据,利用提取出的变形数据建立灰色马尔科夫模型进行变形预测分析。在工程的实践中表明,采用小波去噪后的变形数据建立的灰色马尔科夫模型,无论是中期还是初期都保持较高的预测精度。更多还原     

土体非线性影响的深基坑支护研究综述

就土体本构模型及参数、非线性分析方法的改进和计算成果三个方面，回顾国内外近２０年来的研究进展，指出存在的问题及解决的方法，针对基坑开挖特有的应力应变关系和应变集中现象，单独建立适于基坑开挖分析的土体本构模型；加强软土基坑开挖的非线性分析研究；改进有限元分析方法（如单元剖分等）；开展三维问题研究等     

狭小场地深基坑水平位移监测设计实施成果

介绍了基坑在开挖和基础施工期间,基坑维护结构的水平位移变形监测的工程技术。包括工程概况、监测的目的和任务、监测内容、基坑水平位移监测的方法以及监测成果的处理与提交的资料等。     

深厚软基电站厂房深基坑开挖方案设计与施工

广东省潮州供水枢纽工程西溪电站处在深软基(地质钻探70多m未发现岩基)且存在淤砂强渗水层的条件下,采用部分封底、减压井、钢板桩等综合措施,成功地为我国同类深基坑、大面积、高水位差的电站厂房基础施工提供了宝贵的经验。     

深基坑支护结构位移的神经网络预测

针对深基坑系统的复杂性和变形非线性,将人工神经网络技术引入其中。在分析讨论了人工神经网络中应用最为广泛的BP网络基本原理的基础上,建立了基坑变形预测的神经网络模型,并应用Bayesian方法对实例加以论证。研究表明,神经网络是解决基坑变形预测的有效方法之一。     

软土地区基坑侧位移变形预警及预测

为准确掌握软土地区基坑侧位移变形特性,构建了基坑侧位移的预警模型和预测模型,其中,预警模型先以多重分形去趋势波动分析方法构建预警判别指标,再利用Spearman秩次检验实现判别指标的变化趋势判断,进而完成预警等级划分;预测模型则以脊波神经网络为基础,通过粗集理论和试错法优化模型参数,构建出优化变形预测模型。实例研究表明:通过预警分析,得出所给实例的预警等级为2级,说明其基坑侧位移趋于不利方向发展,应加强监测频率,提高施工安全预警;同时,在变形预测方面,参数优化能有效提高脊波神经网络的预测精度和稳健性,所得预测结果的平均相对误差均<2%,具有较高预测精度,且其预测结果与预警结果一致,佐证了分析结果的准确性,可为基坑安全施工提供一定指导。     

基坑开挖对邻近既有隧道结构安全性的影响

天津黄河医院三期项目,深度超过5 m,紧邻天津市地铁二号线。基于该基坑的施工过程,使用有限元软件MIDAS/GTS进行数值模拟,评估该项目基坑工程对地铁二号线区间结构安全性的影响。结果表明,基坑周围土体和地铁隧道管片的位移随着土体开挖过程而增大,而受楼面载荷的影响较小。此外,地铁隧道管片的竖向位移主要受基坑降水影响,其轴力和弯矩在施工过程中保持稳定,裂缝验算结果在允许范围内。研究成果可以为该项目工程影响评估提供有效的参考依据。     

临近地铁站深基坑工程安全评估分析

天津松江东南角二期基坑工程,周围环境复杂,紧邻天津地铁东南角站,因此在其施工作业前应对周边建筑造成的潜在位移影响进行评估,并进行监测。以此为工程背景,结合数值计算分析等手段,预测基坑的开挖对车站的影响程度及可能带来的危害,从而对基坑工程的施工方案、设计、加固及东南角站的运营管理提出指导性的意见,对危险部位事先采取防范措施。结果表明基坑大面积开挖产生的卸荷效应显著,导致坑外土体产生趋向坑内移动的趋势,在土体变形传递效应的影响下地铁车站以及隧道产生一定的沉降和水平位移,基坑降水的影响并不十分显著,一期大基坑开挖对隧道变形影响显著,尤其是对隧道水平位移。建议在大基坑和隧道之间预设注浆纠偏措施并加强变形监测,保证隧道安全。     

基于变分模态分解和深度置信神经网络模型的滑坡位移预测

三峡库区共有滑坡1 000余处,频繁发生的滑坡灾害极大威胁着人民生命财产安全,因此开展合理有效的滑坡位移预测对减少财产损失和拯救人民的生命具有重要的研究意义。以三峡库区白家包滑坡为例,针对当前滑坡位移预测中常用分解方法的局限,在位移时间序列的分解中引入可以控制分解模态数目的变分模态分解方法,选取不同模态参数进行对比,以提高分解模型的精度和有效性;并基于滑坡触发因子建立深度置信网络模型对位移子序列进行预测,重构所有子序列预测结果得到总的位移预测值。总位移预测均值绝对误差3.657 mm,平均绝对百分比误差为0.010%,总体预测精度高,该方法误差小,具有良好的应用指导意义。     

深厚软土区深大异形基坑开挖对临近建构筑物的影响

武汉轨道交通8号线田田绿化广场工程场址下伏深厚软土,深大异形基坑开挖对周边京广铁路、城市高架等重要建构筑物的影响需开展专题研究。基于基坑支护设计方案,通过三维有限元动态过程数值模拟,研究了基坑开挖对周边既有建构筑物的影响,得到以下主要结论：结合支护结构及周边计算成果,经与相关规范中既有建构筑物变形允许值的比较,有针对性地提出了重点区域的加固方案;对基坑工程实际开挖支护过程进行了持续监测,结果表明临近建构筑物变形在基坑开挖至底标高时快速达到最大并趋于稳定,专项加固方案可有效控制重点部位建构筑物变形指标,验证了基坑支护及专项加固方案的有效性,保障了该深厚软基区深基坑施工顺利进行。精细化数值模拟可有效克服现有规范在评估新建和既有工程相互复杂影响时的局限性,有助于为优化工程方案提供必要的技术支撑。