基于灰色理论的地铁隧道沉降预测分析

由于引起地铁隧道塌陷和地面沉降的触发因素具有不确定性,利用灰色理论建立GM(1,1)模型,对武汉地铁二号线广虎区间的隧道塌陷事故进行了分析预测。结果表明,GM(1,1)模型的预测结果在短期预测中精度较高,在长期预测中虽然误差较短期预测有所增大,但是仍能大致反映出监测点的沉降变形趋势。如果想要提高精度,应该用最新的监测数据建立新的灰色模型进行预测,以使模型不断更新、优化,有利于工程人员对重点部位的沉降趋势有较为准确的把握。     

基于灰色理论的预应力锚索抗滑桩预应力损失预测分析

运用灰色理论对预应力锚索抗滑桩预应力监测数据进行分析,建立GM(1,1)模型和改进的GM(1,1)模型,对锚索预应力变化进行预测。GM(1,1)模型与改进的GM(1,1)模型预测结果与实际监测结果均吻合良好,均能够达到合格的标准,并且改进的GM(1,1)模型比GM(1,1)模型计算精度要高。基于灰色理论的预应力锚索抗滑桩预应力损失预测是可行而实用的,具有较高的可靠性,灰色预测较为客观地反映了工程实际情况,对边坡稳定的预测预报有一定的参考价值。     

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。     

GM(1,1)、GM(1,N)联合模型在建筑物沉降预测中的应用

鉴于GM(1,N)模型预测精度高及GM(1,1)所需统计数据数量少的优点,通过自相关理论,把GM(1,1)和GM(1,N)两者有机结合形成一个联合模型,以进一步提高灰色模型的预测精度.该文在沉降资料的基础上,利用该联合模型对南京-泵站的沉降进行了分析预报,其结果与回归模型和GM(1,1)模型进行了比较,最后得出了基于自相关理论的GM(1,1)、GM(1,N)联合预测模型,其精度可靠,可信度高,预报结果也与实际情况相吻合,从而证明了该方法在实际工程中的可行性.     

改进GM(1,1)模型在中长期径流预测中的应用

针对基本GM(1,1)模型的一些不足,将x(1)的第n个分量作为灰色微分模型的初始条件,并采用粒子群优化算法率定模型参数,改进了基本GM(1,1)模型,并将其应用于中长期年径流量预测中。结果表明:改进GM(1,1)模型具有较高的模拟精度,可以用于年径流量预测;与基本GM(1,1)模型相比,改进GM(1,1)模型预测结果的相对误差较小,说明改进GM(1,1)模型是合理的,且在中长期年径流量预测中的应用效果良好。     

填海造地道路软基沉降的不同数据序列GM（1，1）预测模型

为了研究不同样本数据序列GM（1,1）灰色模型在填海造地道路软基沉降预测中的实用性和有效性。结合工程实例,以软基沉降监测数据为依据,分别选取堆载预压恒载期的10组和20组实测地基沉降数据作为样本数据序列,建立了相应的GM（1,1）灰色预测模型,对软土地基固结沉降进行了预测,并将两种不同数据序列灰色模型预测结果与现场实测数据进行了对比分析。研究结果表明：GM（1,1）灰色模型所得预测曲线与实测曲线变化趋势基本一致,预测值与实测值吻合较好,实测曲线比预测曲线收敛较快,较多样本数据序列灰色模型所得预测精度更高。     

大坝沉降变形的灰色预测分析研究

用实测沉降资料预测大坝沉降过程是目前国内外大坝沉降变形监测分析中常采用的一种方法,包括双曲线拟合法、指数曲线拟合法和基于灰色理论的GM(1,1)模型预测方法。由于灰色理论在预测时不需要较长的观测数列,且能通过动态预测模型,最大程度的反映新信息在预测中的作用,因此在沉降变形预测方面具有很大的优势。本文针对目前大坝沉降变形GM(1,1)预测分析中存在的一些问题,根据大坝沉降变形的特点,分析了沉降观测数据列长度、观测时间的不等步长性、数据累加方式等对建模预测精度的影响,探讨了用灰色等维预测模型动态预测非稳态沉降变形过程的方法,提出了灰色等维动态预测模型的维数尺度标准。     

基于改进灰色模型的水资源预测

为了提高灰色模型GM(1,1)对用水量预测的精度,通过对传统灰色模型的残差序列进行改进,提出了一种新的灰色改进预测模型。将其应用于城市居民生活用水量预测中,结果表明:与传统GM(1,1)模型预测值相比,改进GM(1,1)模型预测值与实际值拟合效果更好。     

GM(1,1)模型在大坝沉降预测中的应用

针对某水库大坝实际情况,提出在现有沉降观测数据的基础上,运用灰色理论的方法,建立GM(1,1)模型。通过数值试验确定模型最佳维数后,采取淘汰过于陈旧的数据信息、补充新观测数据的方法,即建立GM(1,1)等维新息模型,用以预测该大坝的沉降量,分析结果表明:GM(1,1)等维新息模型能较好地预测该大坝的沉降发展趋势。     

灰色新陈代谢GM(1,1)模型在需水量预测中的应用研究

文章针对常规GM(1,1)模型存在的缺陷,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)需水量预测模型。并运用该模型对锡林郭勒盟2015～2020年需水量进行了预测。结果表明,预测结果合理、可靠,模型预测误差较小、精度较高。该模型具有简捷实用、预测精度高等优点,为需水量预测提供了新的方法。     

基于 RAGA 的 GM(1,1)-RBF 组合需水预测模型

建立了基于实码加速遗传算法（real coded accelerating genetic algorithm, RAGA）的灰色 (grey model,GM(1,1)) 径向基函数 (radial basis function, RBF) 神经网络预测模型。该模型克服了传统 GM(1,1) 模型存在明显系统误差和容易陷入局部最优的缺点 , 具有 GM(1,1) 模型对数据确定性方面把握的优点 , 同时融合了人工神经网络在不确定因素预测方面的优势。 运用该模型对山西工业需水量进行预测 , 预测表明该模型相比单个传统模型具有相对较高的预测精度,验证了 GM(1,1)-RBF 组合模型在中长期需水预测应用中的合理性,对相关政策的制定有一定参考价值。     

江西省彭湖高速公路软土路基施工沉降预测

结合彭湖高速公路软土路基施工沉降观测资料,采用灰色系统理论对等间隔的灰色模型GM(1,1)进行了改进,建立了任意时间间隔的Verhulst灰色预估模型和非等时序改进灰色模型。通过提出的模型得到了软土路基施工沉降量的预测值,并与实测结果进行比较,结果表明灰色模型的预测精度较高,可满足工程信息化施工需要。     

GM(1,1)模型在红山窑泵站沉降预测中的应用

针对红山窑水利枢纽泵站地质条件的特殊性,提出在现有沉降观测数据的基础上,运用灰色理论的方法,建立GM(1,1)模型。通过数值试验确定模型最佳维数后,采取淘汰过于陈旧的数据信息、补充新观测数据的方法,即建立GM(1,1)等维新息模型,来预测该建筑物的沉降量。分析结果表明,GM(1,1)等维新息模型能较好地预测该泵站的沉降发展趋势。     

遍历灰色模型对城市用水量的预测

考虑到原始序列中个别值的偶然波动影响传统GM(1,1)模型的预测精度,基于GM(1,1)模型的基本原理,构造了遍历灰色模型T-GM(1,1)。结果表明,T-GM(1,1)大大提高了模型的预测精度,将原始序列中不确定因素对预测精度的影响降到了最低,具有广泛的实用性。     

不同改进灰色模型在广西年用水量预测中的应用研究

以广西全区2005-2014年的年用水量资料作为建模数据,采用灰色GM(1,1)模型进行预测研究。为了提高预测精度,分别对传统灰色GM(1,1)模型进行了不同方式的改进,通过比较发现4种灰色模型的预测结果均较理想,平均精度达到了99.5%。其中传统灰色GM(1,1)模型为99.0%、函数变换改进的灰色模型为99.4%、残差修正后的灰色模型为99.7%、经弱化算子处理后的灰色模型为99.9%,同时也充分验证了灰色模型在广西年用水量预测中的可靠性。     

基于粒子群优化GM(1,1)模型的黑龙江省农作物播种面积发展态势研究

介绍了灰色GM(1,1)预测模型和粒子群算法的基本原理,提出了基于粒子群优化的GM(1,1)模型建模思路。以黑龙江省连续15年的农作物播种面积数据为基础,建立了基于粒子群优化的GM(1,1)灰色预测模型,对黑龙江省农作物播种面积进行了模拟和预测,并对预测结果进了检验。精度检验结果表明:模型有效性和可靠性较高,可以对黑龙江省未来几年的农作物播种面积进行预测。该模型揭示了黑龙江省农作物播种面积随时间的变化规律,对黑龙江省土地利用规划部门合理进行土地规划,切实保障农民的利益,提高农民耕种的积极性具有重要意义。     

灰色季节性指数模型在蒸发预测中的应用

应用季节性指数法对GM(1,1)模型进行了改进,建立了灰色季节性指数模型,并将该模型应用于民勤绿洲季蒸发量预测中。计算结果表明,该模型在原始时间序列波动较大时,比普通GM(1,1)模型具有更好的适应性。     

高层建筑沉降预测的灰色模型研究

针对高层建筑的沉降变形预测问题,根据灰色系统为理论,以杨凌示范区某高层建筑沉降观测的工程为例,对工程案例的观测数据采用灰色GM(1,1)模型进行预测,并将预测结果与实例数据进行比照分析。结果表明:预测值与实测值吻合度良好,预测精度为一级,充分说明灰色模型对高层建筑沉降变形预测行之有效,为高层建筑沉降变形预测提供典型案例,也可为设计与施工等方面提供借鉴。     

改进的残差GM(1,1)模型在益阳市耕地预测中的应用

运用灰色系统理论建立GM(1,1),并用改进的残差GM(1,1)模型进行修正,对益阳市耕地面积进行预测,改进的残差修正方法使模型保持良好的适应性,有效提高了预测精度。应用此模型对益阳市耕地进行预测检验,结果表明改进的残差GM(1,1)模型具有较高的预测精度,模拟效果更好,其结果符合益阳市耕地数量变化规律,即益阳市耕地面积在未来几年内将呈现出小幅增长的趋势,但人均耕地面积仍旧处于联合国的警戒水平。因此保护耕地资源,合理利用和保护耕地都是刻不容缓的任务。     

灰色系统在隧道监控量测中的应用

在灰色系统理论基础上,通过实测值和预测值的对比,建立了GM(1,1)灰色系统修正预测模型,对围岩稳定时间和最终变形量进行了预测,克服了小样本时间序列数据在围岩变形预测中的缺陷。研究结果表明:灰色系统修正预测模型具有较高的预测精度,开挖围岩具有良好的稳定性。灰色系统理论通过少量量测数据,较好地预测围岩变化趋势,及时掌握隧道开挖后围岩变形的动态发展过程,从而可指导隧道施工,具有重要的经济性和实用性。