多变量残差修正的灰色模型在建筑物沉降预测中的应用

介绍灰色非等间距gm(1,1)模型的建立及其精度评定方法,着重探讨模型精度的主要影响因素,并从模型背景值的构造以及初值选取两个方面对灰色非等间距gm(1,1)模型进行改进,结合高层建筑沉降监测实例进行预测结果分析,结果表明,改进后的灰色模型具有较高的精度,在沉降预测中具有较高的应用价值。

在传统gm(1,1)模型的基础上考虑初始条件选取的理论缺陷,提出了改进的灰色预测模型。通过在隧道开挖后上方建筑物沉降预测值与实测值的对比分析得出,该模型具有良好的精度,并具有一定的工程应用价值。

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,在mtalab的语言环境下,建立gm(1,1)模型,来预测该建筑物的沉降量。分析结果表明,把灰色gm(1,1)模型和matlab结合起来预测建筑物的沉降发展趋势，具有较强的实用性。

在传统灰色系统理论建模分析的基础上,将原始观测数据序列与所建模型预测数列进行比较,并将比较后的残差纳入系统,继续建立灰色模型进行分析。事实证明:在建筑物变形分析中使用残差灰色组合模型,能有效提高模型精度,获得良好的预测效果,是一种既方便又可靠的变形分析方法。

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。

建筑施工中,沉降观测是监测建筑物是否安全的重要环节。为此,将灰色系统理论应用于建筑物沉降变形数据分析,结合实例,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。

建筑施工中,沉降观测是监测建筑物是否安全的重要环节,将灰色系统理论应用于建筑物沉降变形的数据分析,结合沉降观测实例,进行沉降预测结果的分析和检验,在一定程度上证实了建筑物沉降变形分析中采用灰色gm(1,1)预测方法的可行性.

本文详细介绍了gm（1，1）灰色理论模型，并利用该模型对一泵站的沉降进行了预测，同时将预测结果与回归模型进行了对比，最后从分析结果可知gm（1，1）灰色模型能较好地预测该建筑物的沉降发展趋势。

灰色理论模型以其建模过程简单而应用于监测中，但也存在局限性、预测精度不高等问题。针对这些不足，尝试对其

用灰色模型预测建筑物的沉降杨龙彪１前言在建筑工程施工中，不仅需要对建筑的沉降及时进行观测，而且要求对其沉降的发展趋势，未来沉降量的大小进行预测。为控制施工速度和施工方法提供必要的参考数据，在建筑物施工初期，由于沉降信息的贫乏和不确定性，进行定量的预测...

由于非等间隔gm(1,1)灰色模型对于处理数据量小且表达信息不确定的数据具有优越性,因此广泛应用于石油天然气勘探、机床故障诊断、电力负荷预测、大坝安全监测等领域。基于非等间隔gm(1,1)灰色模型理论,利用某小区建筑物沉降观测的实测数据,建立了适合该小区建筑物沉降预测的灰色模型。通过对比理论预测值和实测值,并进行模型对应的精度评定分析,结果表明,此模型适用于该建筑物沉降预测分析的研究。

灰色gm(1,1)预测模型,要求样本数据少,具有原理简单、运算方便、短期预测精度高、可检验等优点,在负荷预测中得到了广泛应用,但是也有其局限性。当数据灰度越大,预测精度越差,且不太适合经济长期后推若干年的预测,在一定程度上是由模型中的参数α造成的,为此引入向量θ,建立残差gm(1,1,θ)模型,利用蚁群优化算法对其进行求解,同时应用神经网络对其预测残差进行优化。实证分析表明,与传统的预测方法相比,大大提高了预测精度,该方法具有一定的实用价值。

文章简要介绍了变形监测的内容、技术及变形监测的方法,在此基础上介绍了灰色模型的概念,模型建立的原理。建筑物沉降对人民的人身安全有着很大的影响。所以对建筑物基础进行安全监测来评定建筑物安全状况具有重要意义。文章对预测建筑物基础沉降进行了建模。

传统的单变量或等步长灰色预测模型,未考虑监测点间的系统关联性和实际沉降观测周期,往往具有非等间距的特点,不足以反映路基沉降变形的实际规律。在综合考虑实际工况中断面沉降点间相关性及不等时距观测的基础上,建立路基沉降预测的优化nmgm(1,n)模型。工程实例分析表明,优化的模型与建模工况相适应,具有良好的拟合及预测精度,能够满足工程实际应用需要。

结合稳健估计理论和灰色模型理论,提出了稳健灰色gm(1,1)模型。并以泰安市中医医院大楼为例,预报结果同常规的灰色gm(1,1)预报模型相比较,表明该模型具有较强的抗粗差的能力,在实际工程中得到了很好的应用。

该文提出了稳健灰色模型,并将其应用于某建筑物沉降的预测。结果表明,稳健gm(1,1)模型比常规gm(1,1)模型具有更好的抗干扰性能和受异常点影响小的优点,更具有预测应用价值。同时还编写了计算机程序对灰色预测过程进行电脑处理,大大减少了工作量。

多变量灰色模型在复合地基沉降量预测中的应用——引入了mgm(1，n)多变量灰色模型，并且结合具体工程实例，将该模型应用于刚性桩复合地基的沉降量预测，同时将预测结果与目前比较成熟的gm（1,1）灰色模型的预测结果进行了比较。研究表明，mgm（1，n）多变量灰色...

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-wago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。

应用非等间距时间序列的灰色gm(1,1)模型对建筑物的沉降过程进行模拟,工程实例计算结果表明,该模型的预测值与实际测量值吻合较好,为建筑物沉降的预测提供了有效可行的方法。

简要介绍灰色预测理论,并结合gm(1,1)模型介绍灰色预测在变形监测中的理论方法。以吉林市世纪广场北侧挡水墙为例,分析gm(1,1)模型在变形监测中的精度和可行性,以及特殊情况。

本文将灰色系统理论的gm(1,1)模型应用于建筑物沉降变形数据分析,结合南宁市民生广场沉降观测实例,进行沉降预测结果的分析和检验,充分证实了在建筑物沉降变形分析中应用灰色预测方法的可行性。

建筑物沉降的因素多种多样，因此，采用变形监测技术对沉降量进行监测，利用精度较高的预测模型进行沉降量预测预警很有意义。为了提高建筑物变形监测的精度以及变形监测预警的准确性，针对gm（1，1）模型和rbf神经网络进行分析，提出灰色rbf神经网络模型。通过对某建筑物的沉降监测数据进行实例计算，结果显示灰色rbf神经网络模型具有较高的预测精度。