灰色BP神经网络组合模型在地铁沉降监测中的应用

地铁路基沉降监测是变形监测中的一项重要内容,关系到交通运营的安全问题。为准确对地铁沉降进行预测,在灰色GM(1,1)模型及BP神经网络模型的理论知识的基础上,利用某地地铁沉降监测数据,采用灰色BP神经网络组合模型对地铁监测数据进行预测。通过监测数据和预测数据的对比分析,得出组合模型对地铁沉降数据预测较为准确、精度较高的结论。     

灰色模型在建筑物沉降监测中的应用

简要介绍了灰色模型的基本原理及建模方法,并针对具体的工程实例,通过建立灰色预报模型来预报未来几天的沉降量。结果表明:灰色模型具有较高的预报精度,数据非常可靠,所以可以通过建立灰色模型的方法来了解建筑物短期内的沉降变化规律。     

改进的灰色模型在建筑物沉降预测中的应用研究

针对目前灰色模型在建筑物沉降预测中存在的问题,提出了一种通过改善原始数据序列的光滑度来提高灰色模型预测精度的方法,并以某建筑物沉降为例,验证该改进算法的可行性,结果表明改进算法的灰色模型在处理该类数据上更加具有一定的优势。     

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。     

神经网络和灰色系统模型在深基坑周边建筑物沉降预测中的应用

深基坑的开挖会对周边建筑物产生较大影响,因而基坑周边的建筑物的沉降观测及分析至关重要。本文分别采用神经网络和灰色系统两种模型对基坑周边的建筑物的沉降观测数据进行分析和预测,并与实际观测结果进行对比,结果表明两种模型均能达到较高的精度。     

BP神经网络模型在建筑沉降预测中的应用

在系统介绍了BP神经网络预测模型在建筑沉降预测中的应用,对建模步骤做了阐述之后,建立BP神经网络预测模型对某建筑物的沉降变形做了预测。在对预测结果进行分析后发现该模型在沉降预测方面有较高的实用价值。     

改进BP神经网络在软土地基沉降量中的应用

利用神经网络强大的非线性映射能力,提出了一种基于BP神经网络模型的软土地基沉降量的预测方法,对不同情况下软土路基沉降量进行合理地预测,实例检验证明,该方法收敛速度快,预测的可靠性高。     

改进BP神经网络算法在基坑沉降预测中的应用

提出一种采用BP神经网络算法来预测深基坑沉降的方法，结合具体工程实例，构建了预测深基坑周边地表沉降具体BP神经网络模型，预测结果表明，该模型有较高的预测精度，可作为预测沉降的一种新方法。     

BP人工神经网络模型在建筑物沉降预测中应用

以BP人工神经网络模型为基础,建立预测模型,以小区某栋建筑物l期～8期的沉降观测数据为输入数据和输出数据,对网络模型进行训练,并对9期～12期实际观测值与预测值进行了比较,结果比较理想,从而验证了采用BP人工神经网络模型进行建筑物沉降的预测是可行的。     

建筑物沉降灰色模型预测

本文应用灰色系统理论,对建筑物沉降观测数据进行处理,建立灰色动态ＧＭ模型,作出沉降预测,并获取了满意的结果。     

压差沉降监测系统在建筑物沉降监测中的应用

介绍了压差沉降在线监测系统,结合某地铁基坑施工期间周边建筑物沉降监测项目,验证了该监测系统的可靠性,结果表明,该系统能够满足建筑物的实时沉降监测精度要求,且能达到远程自动监测并预警的效果,具有较高的工程应用价值。     

灰色理论在建筑物沉降分析中的应用

建筑物的沉降预测,一直是建筑结构的重要课题之一.应用灰色系统理论建立建筑物沉降的灰色理论预测模型,可应用于建筑物的沉降预测,具有一定的应用参考价值.     

GM-SVR模型在高层建筑物沉降监测中的应用研究

目前,由于我国经济的迅速发展,现代化基础建设处于加速阶段,高层建筑物层出不穷,所以高层建筑物变形规律、规避施工风险是许多专家学者所研究的热点问题之一.由于高层建筑物的沉降变形受到多种因素影响,传统单一模型预测建筑物沉降有一定的局限性,文章针对GM(1,1)灰色模型和SVR算法对高层建筑物沉降特点及其单一模型预测精度不高...     

改进的BP神经网络在大坝变形监测中的应用

BP算法能够为大坝的变形预报提供较好的预测值,且具有较高的精度。依据BP算法的特性,提出了通过添加学习速率自适应与附加动量项的方法来提高BP算法的运算速度;并对此改进策略进行了试验论证。     

非等时距灰色模型在建筑物沉降预测中的应用

针对传统灰色模型要求原始实测数据是等时距的特点,基于某项目实测数据,利用三次样条插值良好收敛性、优越稳定性以及二阶光滑度的独特性质,将实测数据转化为等时距序列,建立非等时距灰色模型,并采用控制变量法,对时间间隔和观测次数这两种因素进行精度分析,为构建高精度非等时距灰色模型提供借鉴.研究结果表明,三次样条插值具备强大插值...     

改进灰色模型在基础沉降预测中的应用研究

灰色系统理论成功地解决了许多信息不完全的预测问题,并得到了广泛的应用。灰色模型的建立,是以等时距原始数据作为前提条件的。由于在实际应用时所获取的数据往往不是等时距的,难以建立其预测模型。为了克服灰色模型以上缺点,对灰色模型进行了改进,建立了不等时矩的灰色预测模型,并应用于某电厂烟囱基础沉降预测中。结果表明:改进灰色预测模型精度好。     

灰色预测在建筑物沉降变形分析中的应用

通过对广州市某地产开发公司新建的居民楼沉降变形监测数据进行处理,分别建立传统的GM(1,1)模型和 以相邻观测时间间隔为权直接生成1-WAG0非等间隔GM(1,1)模型,对两种模型进行分析与预报,比较的结果验证了1-WAGO非等间隔GM(1,1)模型在建筑物沉降变形分析中的实用性、正确性和有效性.     

灰色系统理论在建筑物沉降预测中的应用

在建筑物的施工过程中,沉降量逐渐增大,建筑物的沉降是否超标以及未来发展趋势如何,需要及时了解,以便采取相应的安全措施.采用灰色系统非等间隔GM(1,1)模型对建筑物的沉降进行预测,根据新采集的数据采用递推最小二乘法对模型参数a、b进行修正,可以不重复建立非等间隔GM(1,1)模型又可以考虑新信息的影响,使计算得到较大的...