两种非等间隔GM(1,1)模型在沉降预测应用中的比较

本文对两种传统非等间隔GM(1,1)模型进行分析,将秀山湖二期工程沉降观测实例应用于模型进行对比,选出精度较高的非等间隔GM(1,1)的模型,并以此论证灰色系统理论对建筑物沉降观测数据处理的可行性、正确性。     

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。     

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...     

地基沉降的灰色群优化预测模型

建筑地基的沉降观测一般是时间非等间距的;分析了基于灰色理论建立的非等间隔数据GM（1,1）模型进行预测所得出的结果的误差变化,得出需要进行预测的后续时间越长,误差就越大;用越久远的数据建立的非等间隔数据GM（1,1）模型进行预测,所得出的相同后续时间的结果误差越大;运用灰色系统理论建立模型群,进而对模型群进行了优化,建立了非等间隔数据GM（1,1）模型群的优化预测模型.     

基坑沉降监测小样本数据非等间距灰色建模与应用

采用非等间距灰色GM(1,1)模型模拟和揭示基坑沉降动态特征和变形规律,为工程设计和灾害防治提供科学依据.针对非等间距GM(1,1)模型不能识别处理突变数据的缺点,结合数据异常值检验的格拉布斯准则(Grubbs criterion)的基本原理和方法,提出一种改进的非等间距灰色GM(1,1)预报算法.利用改进前后的模型分...     

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.     

改进灰色理论模型在海相深厚软土路基沉降预测评估中的应用

海相深厚软土路基的工后沉降预测是当今铁路建设中的重大难题,灰色理论为解决这一问题提供了可能。在GM(1,1)模型基础上,考虑量测数据不等时间间隔,建立路基沉降的非等间距等维的模型,并引入缓冲弱化算子,消除灰色预测模型的无限增长性。本文以广珠铁路珠海西站为例,运用改进GM(1,1)灰色理论预测海相深厚软土路基沉降,并与常规预测方法进行比较,研究结果表明改进GM(1,1)灰色预测法具有很高的精度,要优于传统方法。     

基于非等时距GM(1,1)模型的公路路基沉降预测

基于灰色系统理论的灰色模型广泛应用于公路路基沉降预测。针对灰色GM(1,1)模型要求原始实测数据是等时距的特点,采用分段线性插值法将实测数据转化为等时距数据,建立路基沉降的非等时距GM(1,1)预测模型,并采用后验差法进行精度检验。以S353省道扬州西段软土和高填方断面实测沉降数据为基础,对模型预测结果进行分析。结果表明,该方法所得预测值与实测值比较接近,相对误差较小,模型精度等级为一级,证明非等时距灰色模型的可行性和有效性。     

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。     

基于灰色神经网络算法的测量数据处理

本文研究了灰色神经网络的建模原理,然后通过GM(1,1)模型和等维新息灰色神经网络模型计算建筑物沉降观测数据,包括等间距时间数据序列和非等间距时间数据序列,分析试验结果,灰色神经网络模型的结果精度高于灰色理论模型的精度。