基于加权组合模型的沉降预测讨论

地表沉降是一种渐变性地质灾害,可以预测其发展趋势。本文分析讨论灰色系统理论预测模型及指数平滑法预测模型的基础上,提出了对灰色GM（1,1）模型和指数平滑模型进行加权组合得出新的模型来预测地表沉降预测的方法。     

沉降预测的等步长灰色时变参数模型

根据灰色系统理论的信息处理原则,建立了灰色系统沉降预测的等步长灰色时变参数模型,并在求解过程中引入遗忘因子以修正预测结果。模型充分考虑了预测系统的时变性和灰色性,从而降低对预测系统状态的预测误差。实例预测表明,灰色时变参数模型可以将工后总沉降量的预测误差控制在7.0%以内。误差检验结果显示,预测结果的精度等级较遗忘因子修正前有显著的提高。     

桥梁基础沉降的等维灰色预测

为揭示桥梁基础沉降的变化规律,采用灰色系统理论分别建立了基础沉降量预测的传统GM(1,1)模型和等维新信息GM(1,1)模型。工程验证结果表明,灰色预测模型的计算值与实测值较吻合,等维新信息GM(1,1)模型比传统GM(1,1)具有更高的预测精度,更适合于桥梁基础沉降量的预测。桥梁基础沉降量的灰色预测结果可为提前评估沉降设计及施工质量提供参考依据。     

金属矿山开采地表岩移的灰色预测模型

金属矿山地表岩移受许多因素综合影响,从而导致开采过程中引起的岩移变化表现出复杂性和非线性特征。灰色系统的GM(1,1)模型是一种预测模型,包括数列预测、灾变预测、拓扑预测。矿区地表岩移的实测数据是时间序列数据,通过检验和残差修正,可得到符合该时间序列数据的GM(1,1)预测模型。以某金属矿区最大沉降GPS监测点为例,计算模型参数,建立相应的灰色微分方程模型,并对该模型的计算结果进行检验,对比实测值与模型计算值,发现该模型误差小、精度高,可用其对该地区未来地表岩移的发展变化进行预测。     

灰色理论在高层建筑沉降监测中的应用

根据灰色系统理论中的数列预测理论 ,针对高层建筑沉降监测 ,建立了灰色预测模型 ,并采用绝对关联度分析了模型的预测精度。最后根据预测模型对成都市某高层商住楼沉降量进行了预测 ,并根据预测结果与沉降实际测量数据的对比 ,分析了模型预测结果的合理性 ,并讨论了所用灰色预测模型的特点及其在高层建筑沉降监测的应用     

灰色理论在路基沉降预测中的应用及其改进

系统介绍了灰色理论预测模型在路基沉降预测中的应用,并对灰色模型进行了改进,建立了五个灰色理论预测模型,通过模型预测值与实测值比较,得出灰色理论预测模型适合于沉降过程曲线发展缓慢的软土路基沉降预测,而采用灰数等维递补动态预测模型和改进的灰色模型具有更高的预测精度。     

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。     

开挖降水条件下基坑周围建筑物沉降预测研究

利用Gompertz曲线模型、灰色理论模型和BP神经网络模型等单一预测模型对基坑周围建筑物沉降进行预测,之后将结果与三者优化组合模型的预测结果进行比较分析,结果表明：单一模型预测结果的精度比三者优化组合模型的精度较低,而其中通过最优加权法组合的模型预测精度最高。     

地铁深基坑沉降监测数据特点分析与预测

为明确地铁深基坑开挖引起的地表沉降变形规律,结合施工过程,依据D 市Z 地铁站第29-48 期深基坑沉降监测数据,分析出深基坑地面沉降变形的普遍特点。同时,利用灰色GM（1,1）模型,对两个典型沉降点的监测数据依据不同的施工阶段进行预测。结果表明,灰色GM（1,1）模型在深基坑的沉降预测中比较可靠,且分阶段预测精度更高。可见,深基坑的沉降变形特点与开挖施工过程密切相关,在预测时结合施工进度,能提高预测精度。该研究为日后地铁深基坑沉降监测数据分析与预测提供参考。     

路基沉降预测的非等序灰色模型法的应用研究

讨论了灰色系统理论在路基沉降预测中的应用，建立了任意间隔的非时序改进灰色模型，通过具体工程实践，给出了两种模型对路基沉降量预测结果与实测结果的比较，结果表明非等序灰色模型的预测沉降量与实际沉降量更接近，精度更高，更能满足工程需要。     

桥梁支架沉降量的灰色预测

简要介绍了灰色系统理论及GM(1,1)预测模型的数学方法,通过某蝴蝶拱桥支架沉降发展状况的预测实例,说明该法在在建桥梁预测中的应用,为桥梁支架沉降变化预测提供了理论依据。     

地基沉降预测的两种灰色模型与Asaoka法

Asaoka法、GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型都是地基沉降预测中的常用模型。通过分析Asaoka方程与两种灰色模型之间的联系,指出灰色模型理论与Asaoka法一阶微分方程具有一致性,可以利用GM(1,1)模型代替Asaoka法进行沉降预测;灰色Verhulst模型是参数收敛的时变参数Asaoka方程。分析指出三种方法都存在两点不足,即只能应用于等时距沉降数据分析以及参数求解精度还可以进一步提高,从而建立了改进的GM(1,1)模型和改进的灰色Verhulst模型,最后通过工程实例说明了改进灰色模型的具体应用。     

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。     

GM(1,1)模型在建筑物沉降监测中应用

结合某建筑物沉降监测数据,运用灰色预测GM(1,1)模型,探讨该建筑物沉降的动态变化规律,为其安全性诊断提供必要的信息。与实测结果对比表明,GM(1,1)模型对其沉降趋势符合度较高,验证了灰色GM(1,1)预测方法在建筑物沉降监测中应用的可行性和可靠性。     

基于GM（1,1）模型与灰色Verhulst模型的地铁竖井沉降预测

GM（1,1）模型与灰色Verhulst模型是广泛应用于变形分析预测的两种经典预测模型。本文利用这两种模型分别对地铁竖井沉降数据进行分析预测。通过对预测数据的比较分析,得出了灰色Verhulst模型的预测精度更高,更适合于地铁竖井沉降的预测分析。     

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。     

铁路路基沉降监测系统及沉降预测

采用水平测斜技术和激光测距技术相结合的方法,对铁路路基沉降进行了监测,并运用灰色理论建立基于该监测系统的GM(1,1)模型,同时与双曲线法、指数曲线法进行了对比,结果表明该模型具有较高的预测精度。     

动态GM（1,1）在建筑物沉降变形分析中的应用研究

介绍了灰色系统理论。针对传统GM（1,1）模型在建模时只从静态角度考虑未来时刻的状态这一缺陷,本文引入了可以实时加入系统最新信息的动态GM（1,1）预测模型。利用传统GM（1,1）模型与动态GM（1,1）模型对某桥梁监测点进行沉降变形分析与预测。通过对比分析实例计算结果表明,动态GM（1,1）模型可以有效地修正预测模型,在一定程度上提高了模型的预测精度,其预测效果优于传统GM（1,1）模型。