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。     

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。     

基于无偏灰色Verhulst 模型的交通运输结构预测研究

在传统灰色理论系统中,灰色GM(1,1)模型适用于具有明显规律的指数序列,而Verhulst模型适用于非单调的摆动序列和具有饱和状态的S形序列。交通运输结构的发展总是非单调的,因此可以对传统的Verhulst模型进行改进,得到无偏灰色Verhulst模型,此模型可以消除灰色verhulst模型自身固有的偏差,对交通运输结构进行预测,根据工程实例,运用matalab软件工具,预测精度高,在实际工程中有较好的适用性和有效性。得到如下结论:兰州市交通运输结构是非线性发展的,数据本身呈S型形态,且样本量较少,不经过一阶叠加生成直接建立模型,能够合理地预测交通运输结构货运量的未来发展方向。     

改进模型的城市天然气消费量预测研究

城市天然气的安全供应关系到城市经济发展和社会稳定,精准预测城市天然气消费量,对科学施策具有重大实际意义.利用传统灰色GM (1,1)模型和灰色Verhulst模型,以中国2006年～2017年城市天然气消费量为原始数据序列进行拟合预测,结果发现具有非单调摆动发展序列的灰色Verhulst模型比传统灰色GM (1,1)模...     

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。     

灰色理论模型在沉降分析中的应用

针对施工路基沉降情况进行分析,本文利用灰色理论中的灰色线性回归模型和灰色Verhulst模型对路基沉降情况进行研究预测。由于沉降数据属于S型数列,在MATLAB9.0平台上利用MATLAB语言对上述两种模型编程后分别进行实例检验,研究结果表明灰色Verhulst模型相对灰色线性回归模型更适合于S型序列的数据分析预测。该模型能够更好地反应沉降趋势,符合S型序列的分布特征,分析预测精度较好,可为监测提供有效的信息。     

改进灰色预测模型在城市用水量预测中的应用

为提高城市用水量的预测精度,分析了GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型,同时由于GM(1,1)模型存在一定的缺陷,本文对基本GM(1,1)模型进行了新陈代谢改进,最后通过对实例的预测分析,改进灰色预测模型预测精度更高。     

路基沉降预测的改进非等间隔灰色Verhulst模型

建立了路基沉降预测的非等间隔灰色Verhulst模型,以梯形公式为基础对其背景值进行了改进,由于梯形公式仍具有误差,因此以模式搜索法对模型进行了二次优化,最后基于路基沉降实例分析,结果显示改进的非等间隔灰色Verhulst模型具有很高的预测精度,能够很好的模拟路基沉降的发展。     

矿区地表沉降灰色系统预测模型适用性——以陕西榆家梁煤矿为例

灰色系统理论模型是矿区地表沉降预测的重要方法之一,针对各种灰色系统理论模型在矿区地表沉降预测中的适用性问题,该文以灰色数列模型、GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型为地表沉降预测模型,以陕西神木县榆家梁煤矿综采工作面地表沉降监测数据为数据源,开展了灰色系统理论模型预测对比研究.同时,以后验差比C和小误差概率P对...     

灰色模型在隧道围岩变形预测中的应用

结合某工程实例,建立了灰色系统GM(1,1)、DGM(2,1)模型、Verhulst模型,并进行了实例预测,同时采用指数函数回归拟合,与之对比,结果表明,一般的GM(1,1)灰色预测模型适用于围岩变形量的短期预测;DGM(2,1)模型和Verhulst模型在围岩变形量预测中精度更高,可以比较准确地预测隧道变形和隧道的最终位移,以此可以在隧道施工中及时调整、确定支护参数及进行施工决策。     

黄茨滑坡预测预报分析

在介绍了黄茨滑坡地质概况的基础上,简要介绍了滑坡预测预报理论与方法,既而引入基于位移信息的Verhulst灰色模型和日本斋藤的蠕变模型两种方法对黄茨滑坡进行了预测预报系统分析。     

基于灰色 Verhulst 和EVM 模型的项目进度—成本绩效预测研究

传统挣值管理以进度和成本绩效指数为基础进行完工成本预测,在项目实施的早期其预测值与实际数据会存在较大偏差。因此,项目实施的早期,项目管理团队应侧重对进度和成本绩效趋势进行短期预测。在介绍挣值管理和灰色Verhulst 模型的基础上,提出采用Verhulst 模型对项目的实际成本和挣值进行预测,并计算进度和成本偏差,通过比较借此发现进度和成本绩效的发展趋势。最后结合具体案例详细介绍了建立灰色Verhulst 模型以及利用此模型进行预测的步骤。案例表明该方法是可行和有效的。     

基于LS-SVM对耐高温滤料过滤效率的预测研究

本文主要研究利用最小二乘支持向量机的方法预测耐高温高效滤料在不同测试条件下过滤效率的变化。笔者采用最小二乘支持向量机的方法,以Matlab作为软件平台,利用lssvmlab工具箱对于滤料测试的实验数据进行学习,以气体温度、气体流速,上游发尘浓度为输入,滤料过滤效率为输出训练算法,预测不同测试条件下滤料的过滤效率,并且与RBF神经网络的预测结果进行比较。实例分析表明,与基于RBF神经网络的耐高温滤料过滤效率模型相比,基于最小二乘支持向量机的过滤效率模型具有更高的精度,更强的鲁棒性,并且速度更快。     

基于ABC-LS-SVM 的工程项目成本估算与控制模型

准确的工程项目成本估算是分析工程价值的重要依据，也是实现高质量成本控制的基础。针对成本与其影响因素之间的高度非线性特征以及工程实践中小样本数据的情况，构建了基于ABC-LS-SVM 的成本估算模型。该模型以LS-SVM 算法为核心，采用人工蜂群算法调谐模型核心参数取值。实例表明:与其他估算模型相比，该模型实现了估算精度和建模效率的双重提高。在此基础上，依据成本估算值和测试集误差MAPE 划定成本控制区间，建立成本控制模型，判断项目成本的状态和管理水平，保证项目实现预定的经济目标和社会效益，为实现项目成本的有效控制提供参考。     

基于LS-SVM的粉煤灰混凝土强度预测模型

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的粉煤灰混凝土强度智能预测模型,并给出了相应的步骤和算法。通过该模型分析了水胶比、水泥用量、粉煤灰替代率及砂率等因素对粉煤灰混凝土强度的影响。在此基础上,对不同配比所浇注的混凝土强度进行预测,有助于准确认识混凝土强度随配比参数的变化规律。与多元线性回归、神经网络及标准SVM模型比较,该模型的优点为:(1)采用了结构风险最小化准则,在最小化样本误差的同时减小模型泛化误差的上界,提高了模型小样本泛化能力;(2)将迭代学习算法转换为求解线性方程组,使得整个模型仅有一个全局最优点,解决局部最小问题;(3)用等式约束代替标准SVM算法中的不等式约束,将求解二次规划问题转化为直接求解线性矩阵方程,有效提高建模速度。用该模型对混凝土的强度预测实例表明,其建模速度比标准SVM高近1个数量级,预测误差仅为SVM方法的20%、BP神经网络方法的10%左右。     

基于粒子群与Markov优化的PMIGM（1,1）模型预测路基沉降方法研究

高速公路路基沉降的准确预测对高速公路病害预防和治理有着极其重要的指导意义。以往的路基沉降预测模型多为单一模型或简单改进模型,提出了一种基于粒子群与Markov优化的PMIGM（1,1）预测模型。首先,基于灰色理论,提出了改进的IGM（1,1）预测模型;然后,利用Markov理论对IGM(1,1)预测模型的相对残差序列进行修正,使得该模型能反映数据的波动特征,得到了MIGM（1,1）预测模型;在此基础上,采用粒子群算法对残差序列参数进行白化,建立了PMIGM（1,1）预测模型。将该预测模型应用于云南保施高速公路高填方路基,分析结果表明该模型可提高预测模型的精度。     

基于ACO-LS-SVM 的房地产价格评估研究

针对传统房地产估价方法存在较大主观随意性等问题,通过对最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型用于房地产估价的优缺点分析,针对其参数选取问题提出了运用蚁群算法（ACO）进行优化,经整合建立了基于蚁群算法优化的最小二乘支持向量机（ACO-LS-SVM）的房地产估价模型。给出了模型的估价算法步骤,并采用Matlab 软件编程,以训练样本为基础,用测试样本检验了模型用于商品住宅价格评估的准确性、有效性和可行性。     

基于灰色理论的CBC单面冻融后抗压强度与孔结构参数关系研究

通过对水泥基材料(CBC)进行以NaCl溶液为冻融介质的单面冻融试验,探究CBC抗压强度及含气量、气泡间距系数、气泡比表面积、气泡平均弦长、气泡弦长大于20 μm的弦长频率等微观孔结构参数随冻融循环次数增加的变化规律,并运用灰色理论对抗压强度与各孔结构参数的内在联系进行分析。利用灰色相对关联度筛选出微观孔结构参数中与抗压强度关联最大的参数,对其进行了相关模拟和预测,并建立宏观性能与微观孔结构参数间的定量关系。结果表明:随冻融循环次数增加,CBC抗压强度逐渐降低,冻融循环后期下降速率加快; 试验过程中试件内部含气量、气泡间距系数、气泡平均弦长逐渐增大,而气泡比表面积逐渐减小; 灰色Verhulst模型相较于GM(1,1)模型更适用于气泡弦长大于20 μm的弦长频率的模拟; 采用灰靶决策模型定义的综合孔结构参数与抗压强度关联性更强,基于综合孔结构参数建立的模型精度更高。