新陈代谢GM（1，1）模型在建筑物沉降预测中的应用研究

本文针对传统GM（1,1）模型存在的不足,建立了新陈代谢GM（1,1）沉降预测模型。并以某建筑物沉降为例对比两模型的预测值,结果表明新陈代谢GM（1,1）模型在处理该粪数据上更加具有一定的优势。     

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。     

用GM（1,1）模型和Verhulst模型进行建筑物沉降预测

采用ＧＭ（１,１）模型和Ｖｅｒｈｕｌｓｔ模型对建筑物进行沉降预测,对二者进行对比,指出其优缺点,最后指出使用Ｖｅｒｈｕｌｓｔ模型预测沉降效果较好。     

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...     

基于改进灰色GM（1，N）模型的建筑工程造价预测

本文采用一种改进的灰色GM（1,N）模型,在对西安地区今年建筑工程造价数据分析的基础上建立了预测模型。原始数据经过初始化及1-AGO 处理后,利用对背景值采取光滑优化处理,建立了新型的灰色预测模型。     

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。     

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。     

GM(1,1)模型在山区机场沉降预估中的应用

影响山区（高填方）机场沉降的因素很多,可以将高填方沉降过程看成一个灰色系统。本文利用灰色GM（1,1）模型对山区机场的形变监测数据进行建模、分析和预测,最后将其应用于某山区（高填方）机场沉降预测中。经与实测数据对比,表明预测精度良好。     

均值GM(1,1)模型在变形预测中的应用

以变形监测实测20期高程数据为依据,选择前15期建立均值GM(1,1)模型,对后5期数据进行预测,并对建模拟合结果和预测结果进行分析,认为以均值GM(1,1)模型进行拟合预测精度满足要求.并且与以荷载和时间为影响因素建立的多元线性回归预测结果进行比较,相较于多元线性回归预测精度高.该研究对建筑物变形预测有一定的实际应用...     

GM(1,1)优化模型在基坑变形预测中的应用

基坑边坡系统是一典型的灰色系统.其变形发展过程可用灰色系统理论进行预测.本文在常规全息GM(1,1)模型的基础上,采用等维新息迭代法GM(1,1)模型对郑州太阳城紫荆花园基坑变形进行模拟预测,结果表明了迭代法GM(1,1)模型比常规的GM(1,1)模型预测精度高,更符合工程实际.     

建筑物沉降的非等间隔GM(1,1)模型的建立与改进

根据灰色系统建模思想建立了建筑物沉降的非等间隔GM(1,1)模型,并分析了该模型的缺陷,即背景值构造和初始值确定的不足,建立了加权背景值和具有修正项的初始值,背景值权值和初始值修正项采用具有全局寻优能力的模式搜索法求解,实例应用结果证明改进后的模型提高了预测精度。     

改进灰色模型及其在基坑变形监测中的应用

灰色系统理论在岩土工程领域已经有着广泛的应用,其中以灰色理论中的GM(1,1)模型为最。本文基于GM(1,1)的建模机理,从原始序列、初始值、背景值等方面对其进行优化,并将改进后的模型应用于某基坑工程的变形预测。结果表明,改进后模型的预测结果与实测结果拟合得效果很好,较之原GM(1,1)模型预测精度要高。     

积分GM(1,1)模型在混凝土疲劳强度预测中的应用

本文应用灰色系统理论中的积分GM(1,1)模型对混凝土疲劳强度进行了预测,预测值与试验值吻合的很好。说明对于象混凝土疲劳强度一样具有波动性的离散数据列,积分GM(1,1)模型具有更好的预测效果,值得在混凝土疲劳强度预测中进行推广。     

建立GM（1,1）模型中原始数列平移变换的讨论

在GM（1,1）建模中,级比界区的理论基础上,推导了平移变换时最小平移量的公式,通过对某基坑监测数据的建模分析,验证了此理论的正确性,此理论的提出可以提高灰建模的速率,同时也减小了模型失真的可能。     

灰色GM(1,1)模型在真空预压孔隙水压力分析中应用

真空预压法是加固软土地基行之有效的方法,结合工程实例,分析了灰色GM(1,1)模型在真空预压孔隙水压力预测中的可行性,并根据预测结果计算了孔隙水压力固结度,结果表明灰色GM(1,1)模型预测结果准确可信,分析评价结果对工程施工具有重要的指导意义。     

GM(1,1)与自回归模型在位移监测中的应用

通过分析建筑物位移监测数据的特点,采用GM(1,1)和自回归模型对建筑物位移监测数据进行处理,实现了两种数据处理模型的建模过程,并用于建筑物位移变化量的实际预测,验证了模型的可行性.     

新陈代谢GM（1,1）模型在河流水质预测中的应用

针对常规GM(1,1)模型存在的不足,运用灰色系统理论,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)河流水质预测模型,对该模型的精度以及误差进行了分析,并利用该模型对某地区河流的水质进行了预测,预测结果显示:灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可信度。     

基于GM（0,h）和离散型GM（1,1）模型的工程装备费用预测模型研究

在新型工程装备方案的选择以及经费控制中,由于相关样本数据少,不能准确掌握费用总量以及费用与装备关键性能参数直接的量化关系,从而对于费用的预测产生了巨大的困难。针对这一问题,基于灰色系统理论,运用GM（0,h）模型和离散型GM（1,1）模型,在较少的样本数据条件下建立了工程装备的费用预测模型。该模型在确定了工程装备费用与其主要参数之间的关系的同时,结合离散型GM（1,1）的特点,利用原始残差数据多次1-AGO生成序列构建了残差的n次累加修正离散型GM（1,1）模型,解决了传统GM（1,1）模型建模时对于原始数据以及发展系数-a的限制问题,在实例中应用效果良好。最后运用灰色关联分析,将模型的计算结果与通过多元线性回归方法建模的计算结果进行了分析比较,进一步验证了模型的适用性和有效性。     

基于不等时距GM(1,1)模型预测边坡失稳变形

对边坡的失稳变形进行预测可以有效预防灾害的发生。传统灰色GM（1,1）模型多适用于等间距序列监测数据的模拟预测,而实际情况却是由于各种原因导致所获得的监测数据出现不等时距现象。为此,在分析传统等时距GM（1,1）建模原理的基础上建立了不等时距GM（1,1）模型,并对灰参数的求解方法进行了讨论。依据渝黔高速公路某边坡B3测点的监测数据,建立了该边坡变形灰色预测模型,并且将改进灰参数求解方法与传统方法进行了对比,研究结果表明,该不等时距GM（1,1）模型预测精度较高,预测结果与实际吻合较好。