震荡序列的灰色预测模型在边坡沉降监测中的应用

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。

针对传统非等间距gm(1,1)模型在建筑物沉降监测中预测精度不够高的问题,提出了一种新的非等间距gm(1,1)建模方法。此法基于初始条件改进及把灰色微分方程的白化方程中的灰导数用离散形式进行表示的改进相结合、提高非等间距gm(1,1)模型的建模精度。结合桂林市某广场的集商用、住房于一体的高层建筑的沉降变形监测实例,将本模型的沉降预测的结果同文献中另一非等间距gm(1,1)改进方法进行对比分析和检验,充分验证了建筑物沉降变形分析预报中本模型方法的可行性和优越性,对进一步促进非等间距gm(1,1)模型在沉降变形预测中的应用起到了积极的作用。

针对传统灰色模型在长期预测中受外界干扰影响预测精度的问题,通过对灰参数的二次拟合以及应用动态新陈代谢理论改进灰色模型,结合实际边坡工程予以验证.结果表明:改进后的灰色模型预测精度较高,具有工程应用价值.

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。

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。

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。

为了合理准确的预测出边坡变形程度,减少边坡不稳定带来的损失,针对小波变换去噪理论与灰色模型预测方法的特点,提出了一种基于小波变换理论的灰色模型预测方法来预测边坡变形量。首先通过小波去噪,获得具有更小随机误差的观测数据,然后利用灰色模型预测变形量,最后通过结果对比分析预测精度。通过实验证明,基于小波变换的灰色模型边坡变形预测方法精度更高,效果更好,适合用于边坡变形预测。

为了保证隧道工程施工和运营的安全,避免造成经济损失和人员伤亡,隧道的变形监测已成为隧道工程防灾减灾的一个重要方面。运用非等间隔序列的灰色模型进行隧道沉降预测,并通过实例计算分析,证明预测值和观测值的误差较小,表明该模型有较强可靠性和较高精度,可为隧道工程的信息化施工提供必要的技术保证。

边坡工程中,由于材料的非连续性、非均质性以及对结构认识的不完全性,难以用确定的函数形式对边坡变形趋势进行描述。应用灰色系统的原理和方法,对边坡的变形发展进行预测是一种有效手段。本文结合gps变形监测所获得的原始数据,建立灰色预测gm(1,1)模型,分析边坡岩体变形趋势与边坡稳定性。结果显示:灰色预测的变形数据与实测变形数据关联度较好,灰色理论用于边坡岩体变形预测是切实可行的。

以湖南省怀新(怀化—新晃)高速公路k1469+545—745边坡为研究对象,分别采用灰色gm(1,1)和灰色-马尔科夫模型对边坡位移实测数据进行建模分析,计算边坡位移变形预测值,并分析两种模型的预测精度,进而确定两种模型的预测适用时间。结果显示,灰色gm(1,1)模型适用于4个月内边坡位移预测；灰色-马尔科夫模型可用于9个月内边坡位移预测,且预测时间内边坡稳定。

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。

以秀山湖二期工程为例,运用灰色预测系统,建立了两种非等间隔灰色gm(1,1)模型,并对建筑物进行沉降监测,通过对沉降数据的对比分析,指出采用数据变换的非等间隔gm(1,1)模型要优于加权处理的非等间隔gm(1,1)模型。

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。

高层建筑物在施工中,主体荷载不断增加会导致建筑物下沉。如果沉降不稳定,则会在施工阶段造成人员伤亡影响正常的工作计划,同时也会影响建筑物的安全使用。该文通过工程实例,将灰色系统预测应用在高层建筑物沉降中,并建立两种非等间隔灰色系统gm(1,1)模型对沉降数据进行处理及预测,选出最优模型进行分析。

基于传统的灰色verhulst模型在基坑沉降预测中精度较低的问题,提出优化的灰色离散verhulst模型。在基坑沉降监测中,由于有新的监测沉降值不断补充到原始数据序列中,各种因素会带来新的扰动,原来的模型精度降低,为避免由此产生的误差,用新陈代谢方法建立优化灰色离散verhulst一维、二维新陈代谢模型。将传统verhulst模型、优化的灰色离散verhulst模型及优化灰色离散verhulst一维、二维新陈代谢模型进行比较。研究结果表明:该模型通过采用离散化思维对原数据序列进行倒数变换,从连续形式向离散形式变化,减小了传统verhulst模型建模过程中从微分方程到差分方程带来的误差;采用新陈代谢方法的优化灰色离散verhulst模型精度更高,可选用该模型对基坑进行沉降预测。

灰色模型预测高边坡施工期变形初探

灰色模型预测高边坡施工期变形初探

结合小波分析在数据处理方面的优势,采用小波包去噪对露天矿边坡沉降数据进行去噪处理,再结合时间序列分析理论建立小波包-时间序列预测模型,从而对露天矿边坡进行变形分析预测。通过实验数据对比分析,结合小波包去噪与时间序列分析理论模型对露天矿边坡沉降数据进行预测,预测精度较高,能够对矿区边坡的沉降进行预测。

工程项目在实施阶段都在实际进度与计划进度之间存在偏差,为了更加准确的确定出具体工序的工期,结合施工企业的统计资料,提出采用基于灰色理论的gm(1,1)模型形成工期预测的方法,从而为科学合理的编制进度计划提供有效依据。

介绍了灰色模型系统,并重点论述了灰色模型gm(1.1)在高层建筑的沉降预测中的应用.通过对高层建筑不同周期得到的沉降预测数据与实际数据进行对比分析,成果精度均符合要求,结果表明该模型在高层建筑的沉降监测具有很好的适用性.

对工程开挖岩质高边坡进行实时监测,科学预测预报边坡变形规律,对工程防灾减灾具有十分重要的实际意义。灰色系统理论是通过生成变换弱化原始序列的随机性,将无规序列转换成有规序列,能有效地对生成序列进行预测。本文构建了基于gm(1,1)模型的等时间间距及非等时间间距的公路高边坡变形预测模型,并结合贵州省某高速公路工程高边坡变形监测实例,利用该高边坡实际监测数据序列建立非等时间距离的gm(1,1)沉降和平面位移预测模型,模型计算结果表明,沉降预测精度较好,可推广应用,平面预测精度有待提高。

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。