改进GM(11)模型在特装修理费用预测中的应用

改进gm(1，1)模型在基坑变形预测中的应用——分析得出原始gm(1，1)模型对应的灰微分方程仅是白化微分方程的梯形积分形式，因此以辛普生求积公式为基础建立了新的灰微分方程，而辛普生求积公式也是一种近似表达形式，因而对新的灰微分方程添加动态扰动项，以弥补...

提出了一种结合非线性回归技术的灰色gm(1,1)模型的改进模型.利用我国的房地产价格指数预测作为研究对象,用以验证所提方法的有效性和准确性.根据实证结果,说明了新的改进模型有效提高了经典灰色模型的预测精度.

针对gm(1,1)模型在隧道围岩变形预测中的缺点,提出采用模型维数控制的方法进行预测.研究gm(1,1)模型的数学原理,针对隧道围岩的变形特点利用数学方法改进模型背景值的计算公式,并利用等维替代法不断更新预测模型.通过对比传统gm(1,1)模型可知,改进后的模型预测精度有较大提高,能较好预测围岩实际变形情况和趋势.

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g...

为了控制老路拓宽中的差异沉降,需要对新路基进行沉降预测.取沉降观测点在相同观测时段内的沉降量为原始序列,将其作1次累加生成1次累加序列,根据gm(1,1)模型建立灰色微分方程,解微分方程可得方程的时间响应序列,并采用后验差法对模型的可靠性进行了检验.通过对贺家坪连接线新路基的实测沉降数据的分析,证明将灰色预测模型gm(1,1)应用于预测路基的沉降量是可行的.在实际运用过程中,应不断代入新近的实测数据,以获得更准确的结果.

选取合理的观测点沉降数据作为原始数据序列,建立gm(1,1)灰色模型,求解微分方程得到时间响应序列,然后通过后验差法检验模型的精度。在工程实例中,预测结果与实测沉降数据吻合良好,表明了gm(1,1)模型在港区地基沉降预测中的可行性和适用性。

灰色预测模型对沉降的整体趋势有很好地预测结果,时序模型针对随机性的数据进行预测,二者结合一定程度上可提高预测的精度。文中通过改进gm-ar模型并将其应用于地铁沉降预测中,同时与灰色预测模型和gm-ar组合模型的预测精度进行对比分析。结果表明,改进后gm-ar模型可以有较好的预测效果。

灰色预测模型对沉降的整体趋势有很好地预测结果,时序模型针对随机性的数据进行预测,二者结合一定程度上可提高预测的精度.文中通过改进gm-ar模型并将其应用于地铁沉降预测中,同时与灰色预测模型和gm-ar组合模型的预测精度进行对比分析.结果表明,改进后gm-ar模型可以有较好的预测效果.

依据mgm(1,n)模型建模机理,通过数学推导获得新的模型背景值,并利用该背景值建立改进的mgm(1,n)模型。将改进的mgm(1,n)模型应用于赛果公路改建工程隧道围岩变形的预测,并引入等维灰数递补概念,以保证预测信息及时更新。通过与实测结果比较,表明改进模型在预测精度和稳定性方面较之常规mgm(1,n)模型有一定提高,且当围岩变形速率下降时,其预测值能较好的收敛。

鉴于gm(1,n)模型预测精度高及gm(1,1)所需统计数据数量少的优点,通过自相关理论,把gm(1,1)和gm(1,n)两者有机结合形成一个联合模型,以进一步提高灰色模型的预测精度。该文在沉降资料的基础上,利用该联合模型对南京一泵站的沉降进行了分析预报,其结果与回归模型和gm(1,1)模型进行了比较,最后得出了基于自相关理论的gm(1,1)、gm(1,n)联合预测模型,其精度可靠,可信度高,预报结果也与实际情况相吻合,从而证明了该方法在实际工程中的可行性。

文章提出了施工动态预测及反馈分析原理,在此基础上,基于传统gm(1,1)模型进行数据预测,并采用蚁群优化算法率定模型参数,结合实例计算结果表明:改进的(1,1)模型具有良好的预测精度,通过分析预测数据,可合理安排后续施工方案,保证工程施工质量。

路基沉降预测一直是道路工程领域的研究重点和难点。常用的gm(1,1)模型所预测的路基沉降值精度相对较低,特别当数据序列急剧变化时,gm(1,1)模型的误差值可能会更大甚至失效。针对传统gm(1,1)模型存在的问题,通过改变初始值,增加扰动因素β优化初始条件。同时利用非齐次指数函数拟合模型中变量的一次累加生成序列优化背景值,提出了初始条件和背景值双优化的新gm(1,1)模型。通过matlab软件编程实例计算表明,双优化之后的新gm(1,1)模型较原模型相比,其预测精度有了较大幅度的提高。

本文简要介绍了灰色预测方法ｇｍ（１．１）模型的构造与模型检验。利用１９９８年１～６月中国房地产北京指数建立了北京市房地产价格指数预测模型。经模型检验，该模型预测，精度等级为一级，预测模型可靠。

gm（1，1）模型在单桩沉降量预测中的应用——基于桩基静载荷试验所得的沉降量数据具有一些灰色特征，将荷载q看作广义的时间，建立了荷载序列的等步长及非等步长gm(1，1)预测模型。工程应用结果表明，所建立的gm(1，1)模型在预测单桩沉降量方面具有较好的实用...

选取某一基坑沉降监测点,该点11个周期的累计沉降量为近似非齐次指数增长序列,以java为工具对该点进行编程计算,得到gm(1,1)、dgm(1,1)、间接dgm(1,1)3种模型的基坑沉降预测结果。对比分析发现,间接dgm(1,1)模型精度高于gm(1,1)和dgm(1,1)模型,其c值仅为0.01,且残差值增加缓慢,近似于一条水平线,实测值与预测值非常接近,适用范围广,弥补了另两种模型不能进行长期预测的缺憾。

自适应gm(1，1)灰色模型在基坑变形预测中的应用——针对基坑变形系统的不确定性及灰色性，结合工程实例，采用自适应gm(1，1)模型对基坑监测数据进行了变形预测，结果表明呆用自适应模型大大提高了长时间段预测精度，预测结果完全满足工程要求，具有较好的实用价...

路基沉降预测一直是道路工程领域的研究重点和难点。常用的gm(1,1)模型所预测的路基沉降值精度相对较低,特别当数据序列急剧变化时,gm(1,1)模型的误差值可能会更大甚至失效。针对传统gm(1,1)模型存在的问题,通过改变初始值,增加扰动因素β优化初始条件。同时利用非齐次指数函数拟合模型中变量的一次累加生成序列优化背景值,提出了初始条件和背景值双优化的新gm(1,1)模型。通过matlab软件编程实例计算表明,双优化之后的新gm(1,1)模型较原模型相比,其预测精度有了较大幅度的提高。

由于高层建筑变形是多因素作用的结果,而其变形系统的实质是一个灰色系统,所以可以采用灰色系统理论对高层建筑变形进行预测。根据灰色系统理论,建立了高层建筑变形的gm(1,1)预测模型,并利用

分析了均值生成时序，按scggm（1，h）建模原理构造了基于均值生成时序的scgmmv（1，1）模型。该模型的计算量少，预测精度较高，适应于动态过程快速建模。对工程测量的预测表明：scgmmv（1，1）的拟合、预测效果是令人满意的。

针对灰色gm(1,1)模型原始离散数据光滑度低以及在施工中背景值频现异常的问题,在传统模型的基础上,对原始数据进行函数变换,并按施工工况调整背景值,提高了模型精度。将改进的模型应用到南昌地铁3号线深基坑施工中,对临近铁路路基沉降进行建模预测。结果表明,利用函数对原始数据进行变换,调整数据光滑度,可使其符合级比要求；按照分工况预测的方法根据施工进度调整背景值,减小了异常背景值对精度的影响,预测值与实际监测值拟合度较好。

针对已有gm(1,1)灰色预测模型在数据波动、突变、转折等不确定情况下预测精度较差的问题,本文提出一种通过对原始数据序列作开三次方运算生成新数据序列的方法,建立了改进的gm(1,1)模型,减小了原始数据的增长率,降低了发展系数。通过实例计算表明,该模型具有良好的适用性和预性精度。

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;对非等间距则往往产生较大的滞后误差.提出了一种经改进的gm(1,1)模型,经实例分析,该模型适用于隧道围岩位移非等间距监测数据序列的位移预测,且都能获得很高的模拟和预测精度.