土石坝沉降的预测灰色模型

本文将灰色系统理论应用于土石坝沉降资料分析中，通过新陈代谢方法与ＧＭ（２，１）模型相结合建立了灰色预测模型，该模型的可行性与合理性铁山水库土凡的实际应用中得到了验证。     

土石坝沉降的预测灰色模型

本文将灰色系统理论应用到土石坝沉降资料分析中，通过新陈代谢方法与GM（2，1）模型相结合建立了灰色预测模型。该模型的可行性与合理性在铁山水库土坝的实际应用中得到了验证。     

灰色Verhulst模型在路堤沉降预测中的应用

利用灰色Verhulst模型原理，对某路堤沉降进行预测，以比较少的观测样本建立了新陈代谢数列，经后验差检验，结果理想可靠。     

建筑物沉降的灰色预测

本文首次应用灰色理论对建筑物沉降进行预测，与实测资料相比，效果良好。同时还编写了微机程序对灰色预测过程进行电脑处理，大大减少了工作量。     

大坝沉降的灰色预测

根据灰色系统理论的相关知识,建立了小浪底大坝坝顶视准线监测点沉降变形的GM（1,1）模型,并用该模型对大坝沉降变形量进行了预测,结果表明,灰色模型可以较准确地预测大坝的沉降变形量。在实际预测过程中,应不断代入新测的沉降值,调整或更新GM（1,1）模型,以提高预测精度。     

基于动平均改进灰色模型的高边坡沉降变形预测

介绍了灰色模型的基本原理,并对灰色模型算法进行重点阐述,结合边坡沉降的实际情况,考虑边坡沉降变形与温度变化呈现一定的周期性变形的特点,提出对原始观测数据采用动平均生成数列后,直接采用生成的数据建立灰色模型对边坡测点沉降位移进行预报。以三峡永久船闸高边坡为例,对动平均改进灰色模型算法编制了相应的预报模型程序,实现了边坡测点沉降变形预报功能,取得了较好的效果,与其他常规预测方法相比具有明显优势。     

缓冲算子改进灰色模型在变形预测中的应用

灰色模型用于建筑物变形监测分析和预测时,通常依靠时间信息建立预测模型,但该类模型不能充分反映点位变化规律。在对变形监测时间序列定性分析的基础上,提出利用缓冲算子对变化幅度大的点进行调整,以此建立改进的灰色模型,再进行预测,并用实例进行分析验证,取得了更优的预测效果,精度也有所提高。更多还原     

改进的灰色马尔科夫模型在大坝变形预测中的应用

针对灰色模型在建模过程中受到随机扰动影响这一问题,利用马尔科夫模型预测波动性数据准确的优势,对灰色模型进行改进,并应用于大坝变形预测计算与分析。结果表明,改进的灰色马尔科夫模型对存在扰动数据的大坝变形预测中,可以获得较好的预测效果,提高预测精度。     

沉降预测与分析的灰色系统预测法

利用灰色系统理论、建模原理及其检验方法,利用尼尔基水利枢纽左副坝坝体竖向位移资料建立灰色预测GM(1,1)模型,对尼尔基水利枢纽左副坝坝体竖向位移进行预测,经残差、关联度等检验分析,模型精度较高,并对实测资料进行检验,效果较理想,可以考虑应用于尼尔基坝体竖向位移的预测,为整个坝区、坝体水准网的竖向位移监测提供辅助信息。     

土石坝沉降的状态灰色模型

针对传统的原型观测资料分析方法的不足，提出了将灰色系统理论应用于土石坝资料分析的新方法，从而建立了沉降状态灰色模型。其建模思路、方法的正确性和合理性，在铁山水库的实际运用中得了验证。     

灰色模型改进的大坝变形分形几何监控模型

为了对大坝安全进行准确监控,利用分形几何理论预测大坝变形。针对一般常维分形分布不能很好分析大坝变形数据的问题,对监测数据进行N阶累计和变换,对变换后的数据利用分段变维分形模型计算各阶变形维数序列,再选择效果较好分形维数已知序列预测未知分形维数,最后反推大坝变形预测数据。针对传统变维分形预测模型分形维数预测方法的不确定性和所需监测数据量大的缺点,利用灰色模型预测分形维数,建立改进的大坝分形几何监控模型。结合工程实例,对比插值法预测分形参数的传统分形几何预测模型和灰色模型改进后的预测模型之间的预测精度,结果表明,改进分形模型不仅在预测精度上有所提高,而且更具稳定性和抗波动性。     

灰色—马尔科夫模型在南俄5水电站大坝变形预测中的应用研究

利用灰色—马尔科夫模型对南俄5水电站大坝变形进行预测分析研究,利用数据分组技术进一步提高了灰色—马尔科夫模型预测变形的精度。以南俄5水电站大坝表面水平位移观测值为样本,将大致能够拟合为指数函数曲线的数据分为一组,然后分别考虑不分组和分组两种情况预测其未来值。经过计算对比后发现合理的分组可以使预测值的相对误差缩小到11%以内,精度较之前有了明显的提高。由此表明,利用灰色—马尔科夫模型并结合适当的数据分组技术对大坝变形的预测有较好的效果。     

一种改进的等维新息灰色模型及其在土石坝沉降预测中的应用

提出采用多层建模与等维新息灰色建模的联合方法预测土石坝沉降．该方法根据灰色理论的等维新息思想,采用参数递推公式计算灰色沉降模型的参数序列,并根据计算出的参数序列构建其预测模型,从而建立了反映系统时变特性的灰色预测模型．实例分析表明,本方法较好地反映了系统的时变性和灰色性,取得了较精确的沉降预测结果．     

基于优化非等时距权重傅里叶灰色模型的变形预测

针对传统非等时距灰色模型对变形预测精度偏低问题,首先在传统非等时距灰色模型的基础上引入权重系数优化生成序列,然后利用傅里叶变换函数对残差进行修正,建立了权重优化-傅里叶变换函数残差修正的组合预测模型;最后以某下承式集散拱肋拱桥为背景,对其主梁变形进行预测。预测结果表明：该模型预测值总体平均相对误差为2.4%,高于传统非等时距灰色模型,预测精度为1级,为主梁变形预测提供了一种有效的技术手段。     

灰色模型的改进及其在气象干旱预测中的应用

针对传统GM(1,1)模型在数据预处理阶段存在的不足,分析模型误差的产生原因,提出新的数据预处理方法。依据峡江县1958-2018年年降水量资料,通过计算其SPI指数(标准化降水指数)得到干旱年时间序列。在真实的时间序列数据集上对经典灰色模型GM~0、平移转换预处理灰色模型GM~1、基于平移转换的平均弱化缓冲算子预处理灰色模型GM~2进行了对比测试,结果表明:平移转换结合平均弱化缓冲算子弥补了预处理阶段的不足,有效地降低传统模型的误差,改进后的GM~2模型的平均预测误差为3.32%,相较于其它两种模型分别降低了44.16%和16.24%。证明了该模型具有更好的预测精度,可应用于干旱年的预测,为区域干旱预测和干旱防治工作提供理论依据。     

灰色系统模型在坝基位移预测中的应用

本文应用灰色系统理论对坝基位移观测数据序旬进行了分析，提出了等维新息模型存在着最佳维数区这一观点，建立了位移预测灰色模型，并将其成功地应用于千亩岙土坝沉降和侧向位移的预测，文中还讨论了位移预测灰色模型成功建模的条件及其应用于大坝安全监控的可能性。     

灰色模型在大坝变形监测与预报中的应用

建立有效实用的大坝变形监测模型,对于大坝运行意义重大。目前国内外常用统计模型和确定性模型来预报大坝变形,但精度普遍不高。作者提出一种基于不确定性模型的非等间隔灰色模型对大坝变形进行监测预报。预报过程建立在数学基础上,而且预报结果的精度能够满足工程需要。     

基于TW-SVM预测模型的某堆石坝变形预测分析

为提高监测资料有缺失的大坝变形预测模型精度,采用支持向量机方法建立一种具有小样本、高维、非线性的预测模型,并结合对其重要组成部分核函数的分析应用,提出一种根据结构风险最小化的TW-SVM预测模型。以某堆石坝为例进行研究,利用坝坡垂直位移和水平位移的监测数据,分别采用TW-SVM方法和BP神经网络(NET)方法建立相应预测模型进行比较分析。结果表明:采用TW-SVM方法和NET方法预测的垂直位移最大绝对误差分别为0.58 mm和6.18 mm,最大相对误差分别为270.00%和1 286.22%;采用TW-SVM方法和NET方法预测的水平位移最大绝对误差分别为0.25 mm和14.91 mm,最大相对误差分别为31.25%和1 189.85%;TW-SVM预测模型比NET预测模型更适合于影响因素为时间、水位的小样本预测分析。研究结果为堆石坝变形预测与分析提供参考。     

土石坝沉降的状态灰色模型

针对传统的原型观测资料分析方法的不足，提出了将灰色系统理论应用于土石坝资料分析的新方法，从而建立了沉降状态灰色模型。其建模思路、方法的正确性和合理性，在铁山水库的实际运用中得到了验证。