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基于MATLAB多变量灰色模型及其在变形预测中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
本文从单点灰色模型入手,通过扩展,导出了多变量灰色模型,采用MATLAB语言编程,实现了空间多点变形预测模型的建模和预测,并以实例验证了模型整体预测的有效性。 相似文献
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城市地铁建设中,必须对施工过程进行数据监测,分析监测数据的发展趋势,判断地铁建设的安全稳定性。文章结合了稳健估计和总体最小二乘拟合的思想,提出了一种稳健的总体最小二乘多项式曲线拟合模型,利用该模型对福州市地铁某在建工点的沉降监测数据进行模型构建。实验结果表明,本文的方法比最小二乘拟合法的拟合效果更佳,对数据的预测精度能达到1mm以内,证明了该方法在地铁监测中的可行性。 相似文献
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多步滚动实时预报法在深基坑开挖监测中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
戴佑斌 《岩石力学与工程学报》2006,25(Z2):4198-4203
对传统BP神经网络存在的不足进行改进,并将其应用于深基坑开挖监测中,建立深基坑变形的实时预报模型;提出一种基于时间效应的多步滚动实时预报法,并利用Windows系统平台,在MATLAB7.0环境下,采用可视化的面向对象编程技术,编制深基坑变形实时预报的计算机程序。实例分析表明:该方法收敛速度快,预测精度高,预报值与实测值吻合较好,深基坑变形的实时预报具有一定的实用性。 相似文献
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软土地基处理过程中会导致地面沉降,在处理完成之后由于荷载变化及时间推移还可能进一步导致地面沉降,因此对地基的监测至关重要。传统监测方法费时费力,干涉合成孔径雷达(InSAR)技术则可以提供精确和空间密集的形变信息。以台州东部某软基工程为例,使用Sentinel-1A升轨SAR影像确定时空变形,并获取当地实测数据,建立形变模型,分析及预测研究区域的形变规律。结果表明,该区域都发生了不同程度的形变,防波堤内测沉降最大,雷达视线向最大变形量达到300mm以上。将模型的预测结果与InSAR方法处理结果进行对比,得到RMSE为9mm/yr,相关系数为0.99,说明InSAR方法在软基工程形变监测及预测分析中可以达到厘米级的精度。 相似文献
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虞兴福 《地下空间与工程学报》2005,1(5):783-788
管幕工法是一种新型的地下空间暗挖技术.国内首次应用于上海市中环线浦西段的北虹路下立交工程.该工法为解决软土地区超大断面地下工程的施工变形问题开创了新的领域.管幕工法虽然可以减少对周边环境的影响,但并不能完全消除.作者在充分研究钢管幕顶进施工过程中引起的地表变形特征基础上,建立相应的预测模型,应用人工神经网络智能滚动预测方法,对管幕工程的地表变形进行预测研究.研究表明:人工神经网络的一步滚动预测可以满足实际的工程需要,但精度相对偏低.而多步滚动预测虽可以得到较高的预测精度,但在实际工程应用中还需解决量的优化问题. 相似文献
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为解决传统滑坡位移点预测模型无法对自身预测结果的可靠程度进行有效描述这一问题,引入区间预测方法,提出一种基于不同Bootstrap方法和KELM-BPNN模型的滑坡位移区间预测模型。该模型以4种常用的Bootstrap方法为基础,首先对由各种外界触发因素与滑坡地表位移的监测信息组成的原始数据集,分别进行B次有放回的等概率随机抽样;然后基于不同Bootstrap方法得到的B个伪数据集,分别训练B个KELM模型对系统误差的方差进行估计,并根据估计结果,训练一个BPNN模型对随机误差的方差进行回归逼近;最终将采用相同Bootstrap方法得到系统误差方差和随机误差方差相结合,构造出在不同置信水平下的滑坡位移预测区间,并通过综合对比分析,提出与实际滑坡变形特征相适宜的位移区间预测模型。以三峡库区内具有阶跃式变形特征的典型堆积层滑坡——白水河滑坡为例,选取ZG93和ZG118两个监测点在2004年7月~2013年12月期间的数据进行研究。结果表明,与传统点预测模型相比,该模型不仅能够提供具有一定精度的点预测结果,还能构造出较为清晰、可靠的位移预测区间将真实的位移曲线完全包裹在内。此外,通过预测区间宽度的实时变化,该模型能够较好地量化与解释滑坡演化过程中外界触发因素的动态变化对滑坡变形造成的不确定性影响,为滑坡灾害的预报预警提供了一种新的思路和方法。 相似文献
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光纤光栅位移计组在围岩变形连续监测中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多点变位计和滑动测微计在监测地下洞室围岩变形方面存在轴向位移分布连续性不足和无法实现自动化的问题,提出了将光纤光栅位移传感器通过组装成串应用在围岩变形连续监测的方法。该方法可准确得到仪器埋设沿线任一测点的监测量,由于光纤光栅位移计组具有精度高的特性,测得的围岩位移变化与洞室扩挖施工关系密切,与多点变位计监测结果总体变形规律基本一致,但光纤光栅位移计组能够监测到整个大尺度的监测线中任意间距的轴向位移分布,取得的成果信息量更大更为直观。作为对光纤光栅位移计在岩土工程变形监测中的应用探索,具有一定借鉴意义。 相似文献
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针对变形呈非线性、随机性变化特征,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的灰色最小二乘支持向量机(GM-LSSVM)变形预测模型。该模型首先采用EMD有效分离出隐含在变形序列中的非线性高频成分和低频成分;然后根据各分量特点构建了高频LSSVM预测模型和低频GM(1,1)预测模型,最后叠加各分量预测值得到预测结果。经理论分析和算例表明,并与灰色GM(1,1)、BP神经网络和LSSVM对比分析。结果表明,EMD能够有效分离变形序列的不同频率成分,本文方法具有较强的预测精度,均方根误差为0.40 mm,在变形预测中具有一定的实用价值。 相似文献
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