新陈代谢GM（1,1）模型在河流水质预测中的应用

针对常规GM(1,1)模型存在的不足,运用灰色系统理论,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)河流水质预测模型,对该模型的精度以及误差进行了分析,并利用该模型对某地区河流的水质进行了预测,预测结果显示:灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可信度。     

明挖隧道基坑周边建筑物沉降预测研究

基于济南市济泺路穿黄隧道工程,研究了BP神经网络和灰色GM(1,1)模型分别对隧道开挖影响周边建筑物沉降的预测。BP神经网络模型和灰色系统模型预测深基坑周围建筑物沉降,均能够取得较好的预测结果;对建筑物的沉降量进行中长期预测时,BP神经网络模型更适合进行预测;灰色GM(1,1)模型的特点需使用的实测数据少,该模型适用于短期预测,在监测数据较少时能够发挥较好作用。     

基于灰色理论的电力负荷预测模型改进及仿真研究

本文简要地介绍了电力系统负荷预测的意义,通过对灰色理论预测方法的研究,找出了灰色建模的局限性并提出了改进的方法。通过对负荷原始数据序列的预处理及优化,增强了灰色预测对波动负荷数据序列的处理能力,大大提高了灰色预测方法的适用范围和预测精度;利用等维新息递推GM (1,1)模型进行预测,保证了预测能够较为充分地利用新信息,能够满足中长期负荷预测的要求。此外,本论文还以matlab为平台,完成了基于灰色系统理论的电力负荷预测仿真系统的设计与实现。通过实例将改进模型与普通GM (1,1)模型进行比较,证明改进模型具有比普通GM(1,1)模型误差小、精度高的优点。     

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。     

邵家台隧道收敛变形演变及灰色系统预测研究

基于湖北省谷(城)竹(溪)高速公路邵家台隧道围岩收敛变形监测数据,建立了灰色系统预测的GM(1,1)模型,对隧道围岩收敛变形趋势进行预测,并结合隧道典型断面预测值和实测值进行了对比研究,结果表明所建立灰色系统预测的GM(1,1)模型取得的效果较好。     

基于灰色神经网络模型的基坑变形预测研究

结合灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型各自的优缺点,建立了灰色神经网络组合模型,并采用该模型对实际的监测数据进行处理和分析.结果表明,灰色神经网络充分发挥了灰色模型和神经网络模型的优势,取得了较好的预测精度,能够满足实际应用的需要.     

基于灰色GM(1,1)模型的混凝土碳化深度预测

阐述了混凝土碳化过程及机理,并分析了其影响因素,运用灰色GM(1,1)模型对混凝土碳化深度进行预测,结果表明,灰色GM(1,1)模型预测混凝土碳化深度具有较高精度,这一方法是可行、有效的。     

GM(1,1)与GM(2,1)模型在基坑工程预测中的应用

灰色系统理论已经在岩土工程领域有广泛的应用。本文把灰色系统中的GM(1,1)模型和GM(2,1)模型应用到基坑工程中,并编制了预测计算程序GYC1.0用于锚杆拉力、地面沉降和地面水平位移预测计算。工程实践说明:GM(1,1)模型比GM(2,1)模型更可靠,稳定性高,但是GM(1,1)模型短期预测时效果良好,中期预测时效果偏差较大,长期预测则要慎重。     

加权GM(1,1)模型在变形监测中的应用研究

灰色系统理论中的新信息对认知的作用大于老信息的作用,而传统的累加生成没有体现原始数据中新信息的重要性。为了充分利用新信息,本文结合工程实例将加权灰色系统理论GM(1,1)模型应用于滑坡工程进行变形预测,而且对权的选取做了初步讨论,从预测结果和实测结果进行对比分析,加权累加生成的GM(1,1)模型的模拟和预测精度比传统的GM(1,1)模型模拟和预测精度高,从而说明了该法的有效性和实用性。     

改进的GM(1,1)模型在地铁运营隧道的沉降预测分析

工程监测中常用灰色系统的GM(1,1)模型对建(构)筑物沉降进行预测分析,但由于GM(1,1)模型本身的局限性,其预测往往存在较大误差,为了提高GM(1,1)模型在预测分析上的准确性,本文提出采用利用残差修正的方法对GM(1,1)模型进行改进,并利用该改进模型对地铁运营隧道的沉降进行预测分析,实验证明该方法相对于传统的...     

GM（1,1）模型在上海市区人均居住面积预测中的应用

GM（1,1）灰色预测模型是灰色系统理论中一种特殊的线形动态预测模型。根据上海市区1990年以来人均居住面积的历史统计数据,建立了GM（1,1）模型,并利用该模型对上海市区未来10年人均居住面积的发展变化作出预测。     

北京某建筑地基的沉降监测与灰色预测

利用GM(1,1)灰色预测模型对沉降数据进行预测分析.结果显示,地基沉降数据的灰色预测值与实际观测值相关性好,模型精度较高,灰色理论用于建筑地基沉降预测切实可行.     

灰色系统理论研究混凝土耐久性

应用了灰色系统理论对混凝土结构的耐久性进行了研究,并且根据混凝土的碳化深度的试验数据建立了GM（1,1）灰色预测模型。利用GM（1,1）模型得到的模拟数据实际数据十分接近,可以进行预测,能够作为一种研究混凝土耐久性的新方法。     

混凝土受压过程中声发射数的灰色模型研究

针对在混凝土单轴受压破坏全过程的声发射试验中,采用传统GM(1,1)灰色模型多步预测分析所得预测值普遍较实测值偏大、预测精度偏低的问题,通过引进预测值折减系数,重点探讨了折减系数的特点.结果表明,折减系数在预测曲线起点处基本为一常数,在终点处基本与已知数据百分数呈线性关系.基于上述特点通过插值求其折减系数来合理修正传统的灰色模型,建立起折减修正GM(1,1)灰色模型.通过该修正GM(1,1)灰色模型对室内声发射试验建立的预测模型,其精度较传统GM(1,1)灰色模型有较大提高.     

基于新陈代谢动态灰色模型在沉降预测中的应用

本文基于灰色模型理论,分别采用均值差分GM(1,1)和新陈代谢动态灰色模型对地面沉降进行模拟预测分析,结果表明,灰色模型均能够较好地模拟地面沉降的趋势,同时证明了,新陈代谢灰色预测模型由于实时加入系统的最新信息,其预测精度高于均值差分GM(1,1)模型,为今后的沉降预测评估提供了更多的参考和借鉴。     

基于中心逼近式GM(1,1)模型的火灾事故预测

应用灰色预测理论对我国火灾事故四项指标进行预测研究。以2001-2008年的火灾统计数据为原始数据序列,分别建立GM(1,1)预测模型和中心逼近式GM(1,1)预测模型,并对原始数据进行拟合分析以评估模型精度;利用这两个预测模型对2009、2010年的火灾事故数据进行预测,并与实际值比较分析。结果表明,中心逼近式GM(1,1)模型的拟合精度及预测精度均高于传统GM(1,1)模型,但这两个模型不适用于火灾事故直接经济损失的预测,其余三项指标的中心逼近式GM(1,1)模型的预测精度能够达到一级。     

灰色理论在基坑周边地面变形预测中的应用

运用灰色系统理论,对基坑变形建立了GM（1,1）预测模型,通过实际值与预测值的比较,验证了灰色理论GM（1,1）模型在基坑周边地面变形预测中的可行性。     

灰色理论在深基坑支挡结构变形预测中应用

根据深基坑支挡结构水平位移监测信息,应用灰色系统的原理和方法,对基坑的变形发展变化进行预测是一种有效手段,对深基坑工程的设计和施工具有非常重要的意义。预测中灰色模型的建立以等时距原始数据为前提,结合苏州某地铁车站的基坑开挖工程,通过灰色理论中的GM(1,1)模型对基坑开挖所引起的支挡结构的水平位移进行了预测,其预测结果与监测结果接近。结果表明,在GM(1,1)模型中,利用初期水平位移实测值来预测未来一定时间内的支挡结构的水平位移值能够获得比较准确的预测结果,并且其预测模型可以应用于动态设计和信息化施工。     

基于灰色系统理论的路基沉降预测分析

引用灰色系统理论,构造了公路路基沉降的GM（1,1）灰色预测模型,结合某高速公路路基沉降监测实例,对路中和左右路肩处路基沉降分别进行了预测,经与实际观测数据对比,预测精度良好,说明GM（1,1）灰色模型在路基沉降预测中具有较大的实用价值。     

忠武输气管道沿线滑坡预测方法研究

基于忠武管道沿线滑坡不具有成面、成片分布的特点及其管道沿线滑坡监测方案,系统地分析了忠武输气管道沿线滑坡预测过程,根据灰色GM(1,1)模型具有对数据量需求少、对时间有关的序列有很好的预测效果等优点,重点研究了灰色GM(1,1)模型及其改进模型,并对各种改进的灰色模型预测结果进行比较分析;同时顾及BP神经网络的各种优点...