建筑物沉降灰色模型预测

本文应用灰色系统理论,对建筑物沉降观测数据进行处理,建立灰色动态ＧＭ模型,作出沉降预测,并获取了满意的结果。     

建筑物沉降灰色预测预报

对建筑物进行系统沉降观测 ,应用灰色理论建立灰色预报 GM( 1 ,1 )模型和 Verhulst模型对建筑物沉降和稳定趋势进行预测预报 ,指出建筑物形变发展是稳定趋势还是失稳趋势取决于灰色GM( 1 ,1 )模型参数 a和变形速率 V(1)(t) 符号的变化 ,当 a<0时 ,V(1)(t) 恒为正 ,变形是正增长的 ,意味着可能有失稳的时刻 ;当 a>0时 ,变形速率 V(1)(t) 恒为负 ,变形是负增长的 ,标志着变形定会有终止的时刻 ,建筑物沉降发展必将趋于稳定。预测预报具有实际指导意义。     

灰色Verhulst模型预测软土地基建筑物的沉降

根据软土地基建筑物的沉降特性;用Verhulst模型方法建立建筑物沉降量预测模型,能运用较少的沉降观测数据建立起可靠性很好的预测模型 ,具有理论和实践意义。     

灰色Verhulst模型预测软土地基建筑物的沉降

根据软土地基建筑物的沉降特性;用Verhulst模型方法建立建筑物沉降量预测模型,能运用较少的沉降观测数据建立起可靠性很好的预测模型,具有理论和实践意义.     

基于灰色自回归模型的既有建筑物沉降预测

在探讨灰色模型与自回归模型相关理论的基础上,将趋势项提取与残差项处理相结合的灰色自回归分析思路应用于基坑周边建筑物沉降预测中,并采用均方误差、平均相对误差等指标对预测精度进行评定,验证了组合预测方法的实用性与有效性。     

基于灰色组合模型的基坑周边建筑物沉降预测

伴随着地下空间工程大量兴建,在基坑开挖阶段,定期观测周边建筑物沉降,分析预测其未来的沉降变化规律、发展趋势,对保证建筑物与人民生命财产安全具有重要意义。为科学合理预测基坑周边建筑物沉降值,在综合常用灰色预测模型,即Verhulst模型、GM(1,1)模型和SCGM(1,1)_c模型优点的基础上,建立灰色组合模型,通过挖掘各单一模型的有效信息,优化拟合结果,从而对基坑周边建筑物的沉降值进行有效预测。实例应用表明:灰色组合模型的预测值与观测数据的拟合结果优于单一预测模型,其预测精度明显提升,沉降预测值更为可靠,可为采取相应的预防或处理措施提供科学决策依据。     

建筑物基础最终沉降的灰色预测

以工程数学理论为基础,运用灰色预测的方法,对建筑物基础的最终沉降变形进行预测。通过建立数学模型进行最终沉降量计算,并与实际观测值相比较,具有较高的精度和使用价值。     

改进的灰色模型在建筑物沉降预测中的应用研究

针对目前灰色模型在建筑物沉降预测中存在的问题,提出了一种通过改善原始数据序列的光滑度来提高灰色模型预测精度的方法,并以某建筑物沉降为例,验证该改进算法的可行性,结果表明改进算法的灰色模型在处理该类数据上更加具有一定的优势。     

建筑物地基沉降的灰色模型GM(1,1)预测法

文章主要运用灰色理论建立基于实际观测数据的沉降预测模型GM(1,1),并通过其与另外2个工程中常用到的模型在同一实际工程的沉降预测值和实际观测结果的比较,证明GM(1,1)模型具有较好的预测结果,可用于工程实践。     

非等时距灰色模型在建筑物沉降预测中的应用

针对传统灰色模型要求原始实测数据是等时距的特点,基于某项目实测数据,利用三次样条插值良好收敛性、优越稳定性以及二阶光滑度的独特性质,将实测数据转化为等时距序列,建立非等时距灰色模型,并采用控制变量法,对时间间隔和观测次数这两种因素进行精度分析,为构建高精度非等时距灰色模型提供借鉴.研究结果表明,三次样条插值具备强大插值...     

灰色模型在建筑物沉降监测中的应用

简要介绍了灰色模型的基本原理及建模方法,并针对具体的工程实例,通过建立灰色预报模型来预报未来几天的沉降量。结果表明:灰色模型具有较高的预报精度,数据非常可靠,所以可以通过建立灰色模型的方法来了解建筑物短期内的沉降变化规律。     

灰色预测在建筑物沉降变形分析中的应用

通过对广州市某地产开发公司新建的居民楼沉降变形监测数据进行处理,分别建立传统的GM(1,1)模型和 以相邻观测时间间隔为权直接生成1-WAG0非等间隔GM(1,1)模型,对两种模型进行分析与预报,比较的结果验证了1-WAGO非等间隔GM(1,1)模型在建筑物沉降变形分析中的实用性、正确性和有效性.     

灰色预测在高层建筑物沉降监测中的应用

以秀山湖二期工程为例,运用灰色预测系统,建立了两种非等间隔灰色GM(1,1)模型,并对建筑物进行沉降监测,通过对沉降数据的对比分析,指出采用数据变换的非等间隔GM(1,1)模型要优于加权处理的非等间隔GM(1,1)模型。     

灰色系统理论在建筑物沉降预测中的应用

在建筑物的施工过程中,沉降量逐渐增大,建筑物的沉降是否超标以及未来发展趋势如何,需要及时了解,以便采取相应的安全措施.采用灰色系统非等间隔GM(1,1)模型对建筑物的沉降进行预测,根据新采集的数据采用递推最小二乘法对模型参数a、b进行修正,可以不重复建立非等间隔GM(1,1)模型又可以考虑新信息的影响,使计算得到较大的...     

神经网络和灰色系统模型在深基坑周边建筑物沉降预测中的应用

深基坑的开挖会对周边建筑物产生较大影响,因而基坑周边的建筑物的沉降观测及分析至关重要。本文分别采用神经网络和灰色系统两种模型对基坑周边的建筑物的沉降观测数据进行分析和预测,并与实际观测结果进行对比,结果表明两种模型均能达到较高的精度。     

建筑物沉降量的灰色非等间距预测研究

本文应用灰色等间距GM（1,1）模型对恩施州电力总调度中心大楼的沉降量进行预测,其发展系数a=-0．023〉-0．3可用于中长期预测。从预测值与观测值残差的大小来看,拟合结果比较理想,说明该预测是可行的;相对累计预测、观测沉降量除两次观测外,其余均小于标准0．04mm／d,说明沉降比较稳定。     

建筑物沉降预测的改进Verhulst模型研究

为进一步提高灰色Verhulst模型的预测精度,将LS-SVM算法与灰色Verhulst模型相结合,对灰色Verhulst模型的参数估计方法和预测方法进行了改进。该方法采用LS-SVM算法,构造以背景值序列和原始序列为训练样本的LS-SVM,将Verhulst模型参数的估计问题转化为灰色LS-SVM的参数估计问题,依据LS-SVM算法求得灰色LS-SVM的参数,进而得到Verhulst模型的参数估计,方法上遵循了结构风险最小化原则,适合Verhulst小样本建模的特点。将改进的模型应用于软土地基建筑物的沉降预测,结果表明本文的方法是可行的且有效的,比传统方法预测精度高。     

用GM（1,1）模型和Verhulst模型进行建筑物沉降预测

采用ＧＭ（１,１）模型和Ｖｅｒｈｕｌｓｔ模型对建筑物进行沉降预测,对二者进行对比,指出其优缺点,最后指出使用Ｖｅｒｈｕｌｓｔ模型预测沉降效果较好。     

沉降的灰色预测

阐述了灰色理论在沉降预测中的应用,并指出沉降灰色模型预测法与Ａｓａｏｋａ法是一致的,从而为灰色理论在沉降预测中的应用提供了坚实的理论基础。     

超载预压路基沉降预测的灰色模型

超载预压是软土路基的一种常见处理方式,评价其处理效果的重要指标是工后沉降,但由于受到多种不确定因素的影响,使沉降量与固结时间的预测成为难点。以灰色系统理论为基础,建立相应的GM(1,1)灰色预测模型,对工后累计沉降进行预测,确定超载预压的固结时间和最终沉降量。结果表明该方法预测精度高,能满足工程需要。