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灰色预测用于大坝水平变形预测的研究 总被引：8，自引：0，他引：8
针对大坝变形数据处理中使用少数据观测值进行预测的问题，对大坝水平位移值应用灰色预测作了较好的预测，对ＧＭ模型的初始值解算作了全新的研究。经对大量不同的实例数据计算取得了较好的拟合和预测精度，从而表明灰色预测对大坝变形分析是一种适用的数据处理方法。 相似文献
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针对大坝变形数据处理中使用少数据观测值进行预测的问题，对大坝水平位移值应用灰色预测作了较好的预测，对ＧＭ模型的初始值解算作了全新的研究。经对大量不同的实例数据计算取得了较好的拟合和预测精度，从而表明灰色预测对大坝变形分析是一种适用的数据处理方法 相似文献
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本文根据神经网络的基本原理，利用实测数据建立了用于大断面隧道收敛变形预测的BP神经网络模型。基于神经网络的预测模型具有预测精度高，使用方便灵活，适合于复杂系统的特点，是解决隧道变形预测问题的一种崭新途径。 相似文献
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灰色动态预测方法及其在变形预测中的应用 总被引：17，自引：0，他引：17
在分析比较了ＧＭ（１，１）预测模型的不足之后，提出一种实时引入新信息的等维新息和等维灰数递补组合动态预测方法。首先同常规预测法作了比较，然后进行了三峡链子崖危岩体变形发愤主有效性验证。 相似文献
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本文将灰色系统理论的GM（1，1）模型应用于建筑物沉降观测，并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法的可行性。 相似文献
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耿继进 《武汉大学学报(信息科学版)》1994,(1)
本文剖析了灰色系统理论的核心内容─—灰色预测模型，证明了该模型理论上的非完备性，并就灰色预测的应用提出了一些见解，指出了当前学术界对灰色预测理论在认识上的误区。 相似文献
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灰色预测理论若干问题的研究 总被引：10，自引：0，他引：10
耿继进 《武汉测绘科技大学学报》1994,19(1):57-62
本文剖析了灰色系统理论的核心内容－灰色预测模型，证明了该模型理论上的非完备性，并就灰色预测的应用提出了一些见解，指出了当前学术界对灰色预测理论在认识上的误区。 相似文献
8.
介绍基于GIS进行煤层底板突水预测的原理及应用模式，并以实例说明基于GIS的煤层底板突水预测过程，建立突水预测模型，取得较好的效果。 相似文献
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基于预测的边缘检测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
提出了一种基于预测的、有一定自适应性的边缘检测方法。介绍了其原理和算法实现过程。通过计算两个相邻像素的灰度值的均值、均方差和梯度来预测下一个像素的灰度值，比较预测值和真实值来判断下一个像素是否是边界点。通过与现有同类算法的比较，证明了该算法的优越性。 相似文献
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不等时距的灰色模型预测 总被引：5，自引：0，他引：5
本文就实际观测中的不等时距情况进行了讨论，经过变换，将等时距的GM（1，1）模型，转为不等时距的GM（1,1）模型，进行预测．并经过残差修正，提高预测精度． 相似文献
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以GNSS自动化监测系统的大坝变形预测方法为主要研究目的,针对大坝GNSS自动化监测数据大样本、高采样率、连续等特点,提出了一种结合小波分析与BP、NAR神经网络预测大坝变形的新方法。利用多尺度小波分析对GNSS大坝变形数据序列进行分解与重构,对重构后的低频近似序列采用BP神经网络进行建模预测,对重构后的高频细节序列采取NAR动态神经网络进行建模预测,最后叠加各尺度下预测结果获得大坝变形预测值。应用结果表明,该方法预测精度高、泛化性能好,可广泛应用于采用GNSS自动化监测系统的大坝变形预测。 相似文献
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对建筑物进行沉降监测并预报其变化趋势,能有效保障建筑物的安全性。本文提出一种基于小波变换的ARMA模型用于建筑物沉降预报。利用小波多尺度分析将沉降监测数据分解为高频信号和低频信号,并分别采用ARMA模型进行预测,然后将各序列预测结果进行合成,得到最终预测结果。并以青岛市某高层建筑物监测数据为例,分别采用传统ARMA模型以及基于小波变换的ARMA模型进行预报对比分析,结果表明基于小波变换的ARMA模型取得了较高的预报精度。 相似文献
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高层建筑沉降监测与灰色预测 总被引：6，自引：4，他引：2
高层建筑在施工期间,随着主体荷载的增加,必然造成主体不规则下沉。而建筑物的整体稳定性是确保建筑结构稳定的必要条件,其局部不均匀沉降可能导致建筑物发生倾斜。为了确保建筑物的正常施工及安全使用,对高层建筑进行沉降监测和变形趋势预测是非常必要的。因此,本次应用二级水准测量方法定期对某高层建筑进行沉降监测,对监测成果进行了细致分析,并用灰色系统理论对沉降趋势进行了预测。监测和预测结果表明,所建高层建筑沉降规律正常、稳定性良好,从而为类似条件下的高层建筑的安全施工与管理提供了重要参考依据。 相似文献
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将香港地区某天由电离层层析反演得到的电子密度值分成6组,利用神经网络方法对该6组数据分别进行了拟合建模及预报。实验结果表明,采用电离层层析技术并经神经网络模型预报得出的电子密度值精度明显高于由IRI2007模型提供的电子密度值,其预报的30min及60min的电子密度值精度可分别达到0.45TECU和1.34TECU。 相似文献
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