GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用及Matlab的实现

针对建筑物出现的变形问题,提出在现有建筑物观测数据的基础上,运用灰色理论的方法,建立GM(1,1)模型,来预测该建筑物的沉降量,并用Matlab来对GM(1,1)算法进行实现.分析结果表明,GM(1,1)模型能较好地预测建筑物的沉降发展趋势,具有较强的实用性.     

GM(1,1)模型在山区机场沉降预估中的应用

影响山区（高填方）机场沉降的因素很多,可以将高填方沉降过程看成一个灰色系统。本文利用灰色GM（1,1）模型对山区机场的形变监测数据进行建模、分析和预测,最后将其应用于某山区（高填方）机场沉降预测中。经与实测数据对比,表明预测精度良好。     

GM(1,1)模型与灰色Verhulst模型在路堤沉降预测中的探讨

分析非等间隔序列GM(1,1)模型与灰色Verhulst模型的发展特点,用于预测路堤沉降量,以考察其可行性与精度,并得出非等间隔序列GM(1,1)模型与灰色Verhulst模型是一种有效的预测路堤沉降量的方法,同时指出非等间隔序列GM(1,1)模型与不等时距灰色Verhulst模型存在的局限性。     

不等时距GM(1,1)模型在建筑沉降预测中可行性研究

在建筑变形预测中,不等时距 GM(1,1)模型是被广泛引用的经典模型。在数十例工程实践中运用该模型,通过预测与实测成果对比,分析模型的可行性。结果表明,该预测模型存在很大的误差,不能达到预报建筑物最终沉降的要求,建议结合场地条件,建筑结构特征来预测建筑物沉降。     

新陈代谢GM（1，1）模型在建筑物沉降预测中的应用研究

本文针对传统GM（1,1）模型存在的不足,建立了新陈代谢GM（1,1）沉降预测模型。并以某建筑物沉降为例对比两模型的预测值,结果表明新陈代谢GM（1,1）模型在处理该粪数据上更加具有一定的优势。     

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。     

改进残差修正GM(1,1)模型在基础沉降预测中的应用

普通的灰色残差修正GM(1,1)模型利用差分代替微分,并用原始数据第一个点的值作为时间响应函数的初始值C0,从而给预测带来了一定的误差。本文用多项式逼近法对残差修正GM(1,1)模型进行了改进,并增加了一个初始值参数;还通过一个基础沉降预测的工程实例,对此模型与普通残差修正GM(1,1)模型进行对比。沉降预测结果表明,改进后的模型明显提高了精度,更加适合于基础沉降的预测,具有较好的准确性和工程应用价值。     

稳健动态GM(1,1)模型及其在变形预报中的应用

常规GM(1,1)模型基于最小二乘原理,当建模数据中含有粗差时,将对整个模型的估值产生较大影响。为此,将稳健估计引入灰色模型建模,提出了稳健动态GM(1,1)模型的建模方法。通过对静态GM、动态GM及稳健动态GM进行建模,利用MATLAB编程对实测数据进行了验证计算分析。结果表明,当监测序列含有粗差时,稳健动态GM(1,1)模型相对其他模型能有效抵抗粗差的影响,预报精度也有较明显的提高。     

基于灰色系统GM(1,1)模型的山西旅游业收入预测

山西省正处于转型跨越的关键时期,政府不断调整产业结构,大力发展第三产业,而旅游业产业贡献率居第三产业首位。文章将灰色系统相关理论与旅游业相结合,运用灰色系统GM(1,1)模型对山西省2006—2011年旅游业收入的数据进行分析,预测未来几年山西省旅游收入状况,为山西旅游业发展提供重要的政策依据。     

灰色系统中模型GM(1,1)对于大豆价格指数的预测

本文采用灰色系统中预测方法,建立了关于大豆价格指数灰色预测模型GM(1,1),采用灾变预测思想建立大豆价格等级体系,从而设计出针对大豆价格变异的预测决策系统。其中针对近年来大豆价格低迷,豆农惜售。这一事件为例,从小样本出发,经过残差分析,精度检验等手段表明,此套大豆价格预测系统有良好的可操作性,同时可以推广到其它非本征性经济领域。     

多变量灰色模型在复合地基沉降量预测中的应用

引入了MGM(1,n)多变量灰色模型,并且结合具体工程实例,将该模型应用于刚性桩复合地基的沉降量预测,同时将预测结果与目前比较成熟的GM(1,1)灰色模型的预测结果进行了比较。研究表明,MGM(1,n)多变量灰色模型用于复合地基沉降量预测是行之有效的。     

对高层建筑群沉降观测资料的分析

高层建筑物沉降观测是确定其垂直位置随时间的变化特征,以达到预防主体结构的不均匀沉降、危害建筑物安全、避免为工程建设带来浪费的目的,也为以后的工程建设,提供了类似工程控制沉降的建筑经验。     

灰色理论在形变观测中的应用分析

以某建筑物变形监测数据为依据,结合灰色理论模型论证其使用性,并介绍了建筑物不均匀沉降的原因,达到指导生产的作用.     

组合模型在建筑物沉降预测中的应用

对将BP神经网络与Verhulst模型组合,建立了一种组合模型,并结合天津老城厢晶典苑中级人民法院沉降监测工程实例,通过组合模型和BP神经网络模型、Verhulst模型预测值与真实值的比较,讲究表明组合模型具有较强的适用性,提高了Verhulst模型的预测精度。     

路基沉降灰色神经网络预测模型及其应用

针对路基沉降预测中信息的灰色性和数据的非线性性,提出用灰色神经网络预测路基沉降的新方法。以京沪高铁某段路基断面为例进行了预测研究,并与用GM（1,1）模型预测的结果进行了对比。研究结果表明：灰色神经网络预测比GM（1,1）模型预测误差小。     

残差修正的GM(1,1)模型在基坑安全预报中的应用

论述了安全预报的方法、灰色系统、灰色预测模型的建立和位移预报以及运用Matlab使上述安全预报理论在计算机上得以实现。对安全预报整个过程进行了详细的研究,最后通过实际工程例子对本论文研究的理论进行了具体的应用得到如下结论：GM（1,1）模型结合GM（1,1）尾数残差模型运用于基坑近期水平位移预报是可行,并且能达到安全预报的精度要求。     

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。     

基于GM（1，N）模型的钢筋混凝土碳化模拟分析

在役钢筋混凝土碳化发展过程中,内外影响因素相互耦合机理不清楚情况下,应用灰色系统理论中GM（1,N）模型,引入系统发展系数-α及驱动系数bi的概念,整体动态地模拟分析碳化发展趋势,为多因素耦合下钢筋混凝土碳化研究提供一种新思维及新途径。     

改进灰色GM(1,1)模型在隧道围岩位移预测中的应用

传统灰色GM(1,1)模型 ,多适用于等间距序列监测数据的模拟预测 ;对非等间距则往往产生较大的滞后误差。提出了一种经改进的GM(1,1)模型 ,经实例分析 ,该模型适用于隧道围岩位移非等间距监测数据序列的位移预测 ,且都能获得很高的模拟和预测精度