自适应GM(1,1)模型在码头位移变形预测中的应用

码头水工建筑物,由于其工作环境的特殊性,通常会发生位移变形,通过对码头的位移变形预测分析,能够更好地掌握码头的变形规律并及时预警,确保码头的安全运营。针对传统GM(1,1)模型仅适用于短期且呈指数变化趋势的变形预测分析的局限性,建立自适应GM(1,1)模型,并将该模型引入到实际工程应用中,依据某码头的位移监测数据进行变形预测分析。结果表明:自适应GM(1,1)模型预测精度高于传统GM(1,1)模型,自适应GM(1,1)模型具有更好的预测效果和应用价值。     

基于GM(1,1)改进模型在变形预测中的应用研究

传统GM(1,1)模型在工程变形预测中受到众多不确定性因素的影响,会导致预测精度低、残差大。因此,文中对传统GM(1,1)中原始数据、初始值、以及背景值进行改进。最后以某大坝边坡监测点的沉降位移为例,分别用两种模型对该监测点位移进行拟合预测并与实际值比较。结果表明:改进模型精度优于传统模型,预测值更接近真实值,在实际工程中有更好的应用价值。     

灰色预测模型在基坑变形中的应用

基于基坑监测变形值具有一定的灰色特征,利用灰色系统理论建立了基坑监测变形值的等步长与非等步长GM（1,1）预测模型。通过对某基坑桩顶位移变形数据的预测,表明了灰色预测模型在基坑变形监测中具有较好的可行性及可靠性。     

非等间距改进加权GM(1,1)模型在基坑变形监测中的应用

基坑开挖和人为因素的影响,会使基坑在短时间内产生较大变形,针对现有非等间距GM(1,1)模型在处理突变数据上预测精度低、残差大,文中在非等间距加权GM(1,1)模型的理论基础上,提出一种非等间距改进加权GM(1,1)模型,结合实际基坑工程实例,分别用两种模型对基坑监测点沉降进行拟合预测并与实际值比较。通过模型精度检验,结果表明:非等间距改进加权GM(1,1)模型相对传统的非等间距加权GM(1,1)模型预测精度高,更有利于及时掌握基坑变形情况。     

基于残差修正GM(1,1)模型的采空区残余变形预测研究

针对灰色GM(1,1)模型直接应用于采空区地表残余变形预测效果一般的问题,以灰色GM(1,1)模型为基础,以一元二次多项式对GM(1,1)模型预测结果进行正化残差拟合修正,构建残差修正GM(1,1)模型,并以等间距和非等间距2种形式的采空区地表残余沉降监测数据集进行实例验证。结果表明：残差正值化处理后的非线性多项式拟合修正GM(1,1)模型的预测精度增益明显,而未对残差进行正值化处理的多项式残差修正GM(1,1)模型预测精度提升效果一般,正化残差拟合修正是有效的GM(1,1)模型后处理改进方式。     

改进灰色模型GM(1,1)在高层建筑施工变形监测中的应用

文中综合分析了灰色GM(1,1)模型在建筑工程领域中存在的问题,从原始序列、初始值、背景值等方面对其进行优化,建立了改进的灰色模型以对高层建筑施工变形监测进行预测.结果表明,改进后模型的预测结果与实测结果拟合得效果很好,较之原GM(1,1)模型预测精度要高.     

不等时距GM(1,1)模型在建筑物变形预测中的应用

根据灰色系统理论，结合工程实际情况，建立了不等时距GM(1，1)预测模型，该模型可应用于利用前期监测数据来预测后续施工中建筑物的变形量。验证结果表明，不等时距的灰色模型扩大了等时距灰色模型的应用范围，在小样本的情况下同样可以做出较准确预测，是预测建筑物变形量的一种有效方法。并指出不等时距GM(1，1)模型存在的一些局限性。     

GM(1,N)模型在边坡变形监测中的应用研究

介绍了以往露天边坡变形监测只是对变形数据进行分析,寻求简单的、以数找数的规律,或者只是单单从岩土力学的知识来寻求变形的整体变化.露天边坡变形涉及到的因素很多,如岩石应力、节理、裂隙、地下水位、爆破冲击力等,不同地区影响变形的因素也不确定,分析了影响变形的主要因素与实测变形值组成GM(1,N)模型,探讨了GM(1,N)模型在变形应用中的可行性.     

改进的GM(1,1)模型在变形监测数据处理中的应用

在高层建筑等工程应用中,沉降监测是必不可少的,采用合理的预测方法,预测建筑物的变形对于工程建设具有重要意义.该文以某高层建筑物沉降监测数据为例,对灰色系统模型、新陈代谢灰色系统模型和改变背景值的新陈代谢灰色系统模型等方法预测精度进行了对比分析,从而得出了背景值最优化的新陈代谢GM(1,1)模型预测精度最好.表明该模型可适用于高层建筑物的沉降预测,且具有实际应用价值.     

基于信息修正GM(1,1)模型的黄金价格行情预测

为了科学预测黄金的价格行情,构建信息修正GM(1,1)模型来模拟其价格走势。首先对2011年国内黄金价格(Au9999)进行分析,选出波动较大的少量数据,再用信息修正GM(1,1)模型进行动态预测,最后将模拟结果与传统的GM(1,1)模型进行误差分析,并将预测结果与2012年1月、2月数据进行对比分析。结果表明信息修正GM(1,1)模型能减少随机扰动和驱动因素,其模拟和预测的精度较高,结果可靠。     

基于优化GM(1,1)模型的矿井涌水量预测及算法实现

针对矿井涌水量预测过程中受各种因素的影响,预测精度较低的问题,基于GM(1,1)模型提出优化GM(1,1)模型。分别建立GM(1,1)模型及优化GM(1,1)模型,并对某矿2002—2010年矿井平均涌水量进行模拟计算,结果显示优化GM(1,1)模型模拟精度较高。利用MATLAB设计优化GM(1,1)模型的计算程序,解决了计算过程复杂、计算量大的问题。     

基于灰色GM(1,1)新陈代谢模型的矿井瓦斯涌出量动态预测

矿井工作面瓦斯涌出是一个动态不确定的过程,因此最新瓦斯涌出数据的研究至关重要,本文将灰色GM(1,1)模型瓦斯涌出量预测结果加入原始数列,对原始数据序列的信息进行更新,建立了矿井瓦斯涌出量GM(1,1)新陈代谢动态预测模型,采用残差检验法对该模型精度进行检验,其平均相对误差为3.861%,预测精度明显优于GM(1,1)模型,提高了灰色GM(1,1)模型预测瓦斯涌出量的精度。     

边角自由设站极坐标法在基坑变形监测中的应用研究

针对由设站极坐标法进行基坑变形监测时的精度保证问题,文中根据间接平差原理和误差传播规律重点对点位构成的网形、角度和距离测量精度等进行公式推导分析,对提高监测点点位精度的方法进行了探讨,给出了一些提高测量精度的措施。     

GM(1,1)灰色预测模型在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

瓦斯是造成煤矿生产过程中事故频发的重要因素.以预测矿井瓦斯涌出量为研究目的,运用灰色系统理论,通过对矿井瓦斯涌出资料进行分析、研究建立GM(1,1)瓦斯涌出量灰色预测模型对瓦斯涌出量变化趋势进行预测,并与现场实际瓦斯涌出量比较,结果表明该模型精度较高,能够很好用于矿井瓦斯涌出量的预测,为井下安全生产和瓦斯监测提供依据,从而避免瓦斯事故的发生.     

基于GM(1,1)模型的山西煤矿百万吨死亡率的预测研究

文章根据灰色系统预测理论,建立了煤矿百万吨死亡率的GM(1,1)动态预测模型。对山西省近几年的煤矿百万吨死亡率进行统计预测,对预测精度进行了验证。结果表明:该预测模型的构造是正确的,对煤矿的安全生产提供了精确的理论依据。     

基于无偏灰色GM(1,1)的铁精矿品位预测模型北大核心

铁精矿品位的准确预测对铁矿选矿厂的生产和管理具有重要意义。为解决选矿厂生产过程中具有随机波动性的铁精矿品位预测问题,提出一种基于线性变换法的无偏灰色GM(1,1)铁精矿品位预测模型。通过采用一种线性变换方法降低铁精矿品位数据序列的波动干扰,将随机波动数据序列转换为单调增长的数据序列,然后将变换后铁精矿品位数据序列代入无偏灰色GM(1,1)模型以实现铁精矿品位预测模型的建模,最后将该预测模型用于两组铁精矿品位数据序列进行了验证。结果表明,基于线性变换的无偏灰色GM(1,1)铁精矿品位预测模型在预测精度和预测性能上优于两个改进的GM(1,1)预测模型,其预测精度均为一级,预测的最小相对误差为0.2%,平均绝对误差均小于1%,模型具有较好的应用性和有效性,为短期预测铁精矿品位提供了一种新途径。     

GM(1,1)模型在小屯矿煤层瓦斯抽采量预测中的应用

针对小屯矿6中煤层瓦斯抽采实际,采用灰色系统残差修正GM(1,1)模型进行了瓦斯抽采量预测,并建立适合于该矿的瓦斯抽采量预测模型,其结果表明:利用灰色系统GM(1,1)模型预测矿井瓦斯抽采量是可行的且精度较高。     

改进GM(1,1)预测模型对我国煤炭消费需求的预测分析

为了预测未来煤炭消费需求状况,利用1998-2008年度我国煤炭消费需求的历史数据直接作为传统GM(1,1)及其残差模型的原始序列,通过生成处理后所得模型分别为勉强合格(三级)和合格(二级)等级,而通过对原始数据取自然对数为基础,并进行二阶弱化处理后所得的改进GM(1,1)模型及其残差GM(1,1)模型,经过点对点的残差检验发现,改进GM(1,1)模型及其残差GM(1,1)模型均提升至好的预测模型(一级)等级,其预测精度较高.用其预测未来3年的煤炭消费需求总量继续呈增长趋势,说明煤炭在未来短期内的主导地位没有改变.因此,国家和各级政府应加大对煤炭行业的资金投入与政策支持的力度,以保障我国经济持续稳定发展.