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路基沉降是一个复杂的系统过程,常用的单点预测模型不能考虑各沉降监测点间的相关性,不足以反映路基整体的变形规律。多变量灰色模型MGM(1, n)是单点GM(1, 1)模型在多元变量条件下的拓展,可以实现对路基中相互影响的多个监测点变形预测模型的建模和预测。针对传统多变量灰色模型背景值取值存在的误差,利用非齐次指数函数拟合模型中各变量的一次累加生成序列重构了背景值计算公式,提出了背景值优化的多变量灰色模型。对路基横断面上3个监测点进行了灰色关联分析,建立了相应的背景值优化的MGM(1,3)模型,采用新陈代谢方法预测路基沉降值。实例计算表明,与传统MGM (1, n)模型以及GM(1, 1)模型相比,背景值优化的多变量灰色模型具有更高的预测精度,显示了该方法进行路基沉降预测的有效性。 相似文献
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针对经典灰色系统模型的不足，根据灰色系统理论的信息处理原则，在模型中引入遗忘因子，建立了灰色系统沉降预测的非等步长灰色时变参数模型，并在求解过程中引入遗忘因子以修正预测结果。模型充分考虑了预测系统的时变性和灰色性，从而降低对预测系统状态的预测误差。实例预测表明，灰色时变参数模型可以将工后总沉降量的预测误差控制在23%以内。误差检验结果显示，预测结果的精度等级较引入遗忘因子修正前有显著的提高。 相似文献
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路基沉降预测的三点修正指数曲线法 总被引：2，自引：0，他引：2
科学、合理地预测路基工后沉降量是高速铁路建设的关键环节。针对武广高速铁路路基沉降量级小、数据相对波动大的实测数据,探讨了指数曲线法对无砟轨道路基沉降预测的适用性,发现指数曲线法不能直接应用于量级小、数据相对波动较大的沉降预测。把三点法的基本思想引入指数曲线模型,对指数曲线法进行了改进,提出了路基沉降预测的三点修正指数曲线模型。结合武广高速铁路路基沉降观测数据,分析了三点修正指数曲线模型的特性。分析表明,在整个沉降曲线上选取3个关键点作为预测样本,很好地回避了数据波动带来的影响;沉降曲线上“拐点”以后的沉降规律更符合指数曲线模型,因此,应取沉降曲线上“拐点”以后的数据作为样本值,所取三点应能尽量反映沉降发展的趋势。三点修正指数曲线法预测结果稳定、相关系数高,具有一定的工程应用价值 相似文献
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基于GM（1，1）的组合灰色模型预测软基沉降 总被引：2，自引：0，他引：2
以灰色系统理论为基础,建立了沉降预测的组合灰色模型,对一般灰色模型具有的无限增长特性进行了改进和修正。在求解过程中,采用spline插值函数对现场观测沉降数据进行插值变换生成等时距序列,并对沉降预测模型的初值进行了优化选择,以提高预测精度。运用MATLAB语言编制模型计算程序,通过沉降预测实例及后验差法检验模型精度,表明沉降预测的组合灰色模型预测精度较高,具有较强的适用性。 相似文献
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灰色线性回归组合模型在北京地面沉降分层预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
灰色系统理论GM(1,1)模型,应用于地面沉降模拟和预测中只能分析数据的指数变化规律。对于地面沉降发展过程中,存在的线性关系不能有效地反映。本文利用灰色组合模型中的第一类灰色组合模型即GM(1,1)与线性回归模型相融合。选取北京东部某地面沉降监测站2004～2012年的分层监测数据建立模型,计算出各监测层位沉降的数学模型,并以此预测各监测层位地面沉降量。结果表明：利用灰色线性回归组合模型在对地面沉降进行分层模拟和预测是可行的。在已有数据的基础上,利用数学模型进行沉降模拟时,两种模型的精度均很高,但通过模型预测未来一年沉降量时,灰色线性回归组合模型的精度,要远高于普通均值GM(1,1)模型。 相似文献
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边坡位移预测组合灰色神经网络方法 总被引：3，自引：0，他引：3
边坡位移的发展受地质条件、气候环境及人类活动等因素影响,变化趋势复杂,难以建立准确的经典数学模型对其进行全面描述。为了较准确地得到边坡位移数据,采用多模型信息融合技术对其进行预测。首先,将边坡这类影响因素复杂的系统作为一个灰色系统,分别采用GM(1,1)模型、Verhulst模型及DGM(2,1)模型对位移值进行预测;其次,考虑到神经网络的高速并行计算能力和类似人类思维活动的处理机制,利用神经网络方法对不同的灰色预测模型组合,生成灰色神经网络模型。通过反复训练、学习,自动调节,得出各模型在组合模型的合理权重,输出满意的结果。对比发现,利用组合灰色神经网络模型预测的位移值较单独的灰色模型预测的位移值具有更高的精度。 相似文献
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从预报煤与瓦斯突出所获取的数据信息知，其信息多数为灰色特征。为突出其灰色特性，本文采用理想灰贴近函数聚类关联分析预测预报煤与瓦斯突出的危险程度，并将此方法同模糊聚类预测预报法和模糊聚类关联分析预报法及模糊聚类相似分析预报法进行了对比分析。由对比分析可知，采用4种数学方法预测预报煤与瓦斯是否突出，给出的结论是一致的，只是预测预报是否发生的可能程度略有差别。其中关联分析比相似分析计算过程较简单，且相似分析在确定编号时，有时受截值λ取值影响。尽管如此，但不影响预测预报结果。所以，不论是采用模糊聚类，还是灰色聚类数学方法预报煤与瓦斯突出均是可行的，可在实践中应用。 相似文献
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不同小波函数对灰色模型精度影响分析 总被引：1，自引：0，他引：1
针对小波灰色模型在水文序列预测中面临的小波函数的选择问题,采用安庆站1956~2011年实测降雨量作为算例,以传统的灰色模型预测值作为参考,考虑了Haar、Db、Smy、Coif、Bior、Rbio、Dmey等7种小波基函数,通过方差和纳什系数作为模型预测评价指标,对不同小波灰色模型精度影响进行了分析。结果表明:不是所有小波函数与灰色模型耦合都能提高模型的精度;安庆站1956~2011年实测降雨量水文序列来说,db1小波函数对模型精度提高的效果最明显。 相似文献
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桩基沉降量的灰色预测 总被引：2，自引：1，他引：2
利用实测的桩基静载试验数据 ,用灰色系统理论建立桩基沉降量的灰色GM(1,1)预测模型 ,可以模拟桩基静载试验P s曲线的未知部分。研究结果表明 ,建立的GM(1,1)模型可有效预测桩基沉降量 ,对进一步分析桩基的承载性能有理论与实际意义。 相似文献
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灰色关联度法在公路地质灾害危险性评价中的应用 总被引：11，自引：0，他引：11
应用灰色关联度分析法,进行GZ40高速公路某段地质灾害危险性综合评价。根据线路地质灾害种类多、制约因素复杂的特征,将全段分为多个评价单元,选取地形特征(坡度)、岩土类型、岩(土)体结构类型、地下水、植被覆盖率、灾害线密度(个km)、工程可能诱发灾害程度等7个指标作为评价因素,把野外调研得出的地质灾害综合评价平均分值作为评价参考指标,应用灰色关联度分析法将全段划分为3个安全等级,客观地反映了该段线路的地质灾害情况。 相似文献