灰色GM模型在地铁车站深基坑变形预测中的应用

介绍了灰色GM模型的基本原理及计算过程.以某地铁站深基坑工程为背景,根据测得的数据,采用GM(1,1)模型对基坑围护桩变形及基坑周围土体沉降进行预测.将预测值与实测值对比分析可知:采用GM(1,1)模型得到的预测值很好的拟合了实测值,预测精度高,利用GM(1,1)模型对围护桩进行变形及基坑周围土体沉降进行预测是可行的....     

GM(1,1)模型基坑结构变形预测应用研究

动态设计和信息化施工使得基坑结构变形预测意义重大,本文结合工程实践对GM(1,1)模型在基坑支护结构变形预测进行应用研究.工程应用结果显示灰色预测理论在深基坑结构变形预测方面具有较好的稳定性,GM(1,1)预测的深基坑地面水平位移、沉降与实际监测结果比较接近,GM(1,1)模型预测方法有效可行.灰色系统GM(1,1)基坑变形预测模型可作为基坑支护结构变形预测的参考工具.     

基于灰色组合模型的基坑周边建筑物沉降预测

伴随着地下空间工程大量兴建,在基坑开挖阶段,定期观测周边建筑物沉降,分析预测其未来的沉降变化规律、发展趋势,对保证建筑物与人民生命财产安全具有重要意义。为科学合理预测基坑周边建筑物沉降值,在综合常用灰色预测模型,即Verhulst模型、GM(1,1)模型和SCGM(1,1)_c模型优点的基础上,建立灰色组合模型,通过挖掘各单一模型的有效信息,优化拟合结果,从而对基坑周边建筑物的沉降值进行有效预测。实例应用表明:灰色组合模型的预测值与观测数据的拟合结果优于单一预测模型,其预测精度明显提升,沉降预测值更为可靠,可为采取相应的预防或处理措施提供科学决策依据。     

基于灰色神经网络模型的基坑开挖引发周边地面沉降预测分析

在城市地下工程建设中,深基坑开挖引起的周围地表土沉降问题越来越受到人们的重视。地表沉降将引起邻近建、构筑物破坏,从而造成经济损失。因此,预测基坑周围土体未来一段时间的沉降,对及时采取治理措施具有重要意义。文章针对GM(1,1)模型地面沉降预测精度较低的问题,利用神经网络对灰色预测模型进行组合,生成灰色神经网络模型,并进行预测分析,结果表明,利用灰色神经网络模型预测的沉降值,比单独的灰色GM(1,1)模型预测的沉降值具有更高的精度。     

基于优化K-GM(1,1)在桥梁变形预测中的应用研究

传统GM(1,1)模型在建模过程中易受到随机扰动的影响导致预测精度低、残值大。将卡尔曼滤波和灰色理论结合,先使用卡尔曼滤波消除扰动误差,并对滤波后的数据序列进行初始值和背景值的优化,建立K-GM(1,1)模型。结合桥梁沉降变形监测数据,采用两种模型分别预测对比分析,研究结果表明:优化的K-GM(1,1)模型精度优于传统灰色模型,桥梁沉降监测值与预测值变形一致。     

基于Kalman滤波的改进灰色模型在基坑变形监测中的应用

变形监测数据由于其离散性、高噪声等特点,使得监测数据呈现一定的波动性、随机性,为了对监测体的稳定状态及变形趋势做出更加准确的分析,本文拟采用Kalman滤波+新陈代谢GM(1,1)模型组合方式,利用Kalman滤波对原始监测数据滤波消噪,并结合新陈代谢GM(1,1)模型对变形趋势项进行建模分析,来预测变形趋势。结合实际案例分析,基于Kalman滤波的新陈代谢GM(1,1)相比于传统的单一GM(1,1)、ARMA模型,有效降低了观测噪声影响,并具有更高的预测精度。     

改进GM(1,1)在高铁隧道沉降变形预测中的对比应用

针对GM(1,1)模型在高铁隧道沉降变形分析与预测中精度不理想的情况,在GM(1,1)模型的基础上,建立了自适应GM(1,1)模型与残差修正GM(1,1)模型,并讨论了2种改进模型的各自优点。依据某隧道沉降监测数据,进行工程实例分析,得出自适应GM(1,1)模型与残差修正GM(1,1)模型在一定程度上均提高了原模型的预测精度和预测曲线的相关性;残差修正GM(1,1)模型对于沉降曲线波动较大处仍有较好的拟合与预测效果,其预测效果优于自适应GM(1,1)模型。     

基于卡尔曼滤波的GM模型及其在公路边坡变形预测中的应用

在公路边坡变形监测与预测中,当用GM(1,1)模型对稳定的变形数据序列进行预测时,效果较好。但是,如果变形数据中因外界因素干扰而出现异常数据,使变形曲线发生波动,此时单纯采用GM(1,1)模型进行预测,就难以取得理想的预测精度。为此,本文提出一种基于卡尔曼滤波的GM预测模型,即先用卡尔曼滤波法对原始变形监测数据进行滤波处理,而后再建立GM模型进行灰色预测。通过公路边坡变形预测的应用研究,证明基于卡尔曼滤波的GM模型可以有效地提高预测精度。     

改进GM(1,1)在高铁隧道沉降变形预测中的对比应用

针对传统GM(1,1)模型在高铁隧道沉降变形分析与预测中精度不理想状况,本文在传统GM(1,1)模型基础上,建立自适应GM(1,1)模型与残差修正GM(1,1)模型并讨论两种改进模型各自优点。利用传统GM(1,1)模型、自适应GM(1,1)模型以及残差修正GM(1,1)模型对某高铁隧道监测点作沉降分析与预测。通过对比,得出自适应GM(1,1)模型与残差修正GM(1,1)模型对原模型的预测曲线相关性和预测精度有一定程度提高;残差修正GM(1,1)模型对于沉降曲线波动较大处仍有较好的拟合与预测效果,其预测效果优于自适应GM(1,1)模型。     

GM（1，1）模型在高层建筑物沉降监测中的应用

详细地介绍了GM(1,1)模型及模型精度评定,利用GM(1,1)灰色模型和回归模型对宜昌均瑶国际广场的沉降进行预测,将预测结果进行对比,分析表明GM(1,1)灰色模型能较好地预测该建筑物的沉降趋势。     

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。     

地下连续墙施工对临近建筑物沉降的影响

近年来 ,地下连续墙在基坑围护中成为优先考虑的方案之一 ,它具有结构刚性大 ,适应各种地质条件 ,施工深度快 ,施工噪音小、震动小 ,机械化程度高等优点。通过现场监测数据以及有限元计算 ,分析了地下连续墙施工对于临近建筑物沉降的影响     

不等时距GM(1,1)模型在建筑沉降预测中可行性研究

在建筑变形预测中,不等时距 GM(1,1)模型是被广泛引用的经典模型。在数十例工程实践中运用该模型,通过预测与实测成果对比,分析模型的可行性。结果表明,该预测模型存在很大的误差,不能达到预报建筑物最终沉降的要求,建议结合场地条件,建筑结构特征来预测建筑物沉降。     

灰色理论在基坑开挖引起周边地面沉降预测中的应用

在基坑开挖施工过程中,随着基坑挖深和降水量的增加,常常引起基坑周边地面缓慢地沉降。本文以灰色理论为基础,提出了基坑周边地面沉降预测与分析的一种新方法,并建立了不等时距GM(1,1)沉降预测模型进行计算与工程实测值比较,验证了灰色理论在基坑周边地面沉降预测分析中的可行性、有效性。     

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。     

GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用及Matlab的实现

针对建筑物出现的变形问题,提出在现有建筑物观测数据的基础上,运用灰色理论的方法,建立GM(1,1)模型,来预测该建筑物的沉降量,并用Matlab来对GM(1,1)算法进行实现.分析结果表明,GM(1,1)模型能较好地预测建筑物的沉降发展趋势,具有较强的实用性.     

某盾构接收井深基坑围护结构变形规律研究

以莞惠城际轨道交通工程某盾构接收井深基坑工程为依托，对基坑实际监测数据进行分析研究，重点分析了墙体水平位移、墙顶水平位移和钢筋混凝土支撑轴力变化规律。结果表明该深基坑工程围护结构的设计安全可靠，可为类似深基坑工程信息化施工提供参考依据。     

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。