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1.
将变形监测灰色预测模型分为传统GM(1,1)模型及其改进模型、非齐次灰色模型、GM(1,1)幂模型及其改进模型3种类型,以Origin拟合函数Exp2PModl、Exponential和SRichards2作为3类灰色预测模型的替代方法,基于理论研究和实例验证对比分析3类灰色预测模型及其替代方法。结果表明,3类灰色预测模型在拟合函数、有无极限值、适合等时距或非等时距建模和适用范围等方面存在显著差异,需要根据变形监测数据特征选择合适的灰色预测模型类别;与3类灰色预测模型相比,Origin拟合函数在参数求解和建模数据要求上更具优势,而且可以得到相当甚至更高的拟合或预测精度,除需要编程实现的特殊优化目标外,完全可以代替灰色预测模型用于变形监测。 相似文献
2.
陈鹏宇 《大地测量与地球动力学》2020,(5):464-469
GM(1,1)幂模型可用于趋于稳定或具有S型变化趋势的沉降预测,但其存在灰色建模的固有缺陷、非等间隔数据的不适用性和参数求解复杂性等不足之处。结合幂函数变换与无偏GM(1,1)模型和非等间隔无偏GM(1,1)模型,建立了无偏GM(1,1)幂模型和非等间隔无偏GM(1,1)幂模型。基于Matlab程序,以拟合结果的平均相对误差最小作为优化目标,提出参数的优化求解方法,同时提出采用Origin拟合函数SRichards2的替代方法。实例分析结果显示,两种方法拟合效果相当,均可用于沉降预测。结合两者的应用效果和建模特点,建议人工处理数据时采用Origin拟合函数SRichards2;对于有特殊优化目标的情况或自动化监测设计时,可采用无偏GM(1,1)幂模型或非等间隔无偏GM(1,1)幂模型。 相似文献
3.
针对传统灰色模型在形变监测中数据序列拟合和预测精度不理想的情况,提出粒子群算法优化的分数阶算子EGM(1,1)模型。通过粒子群算法选择拟合EGM(1,1)平均相对误差最小的分数阶次,构建最优分数阶算子EGM(1,1)模型。用典型的变形监测数据验证优化模型,结果表明,优化模型对变形监测数据的拟合和预测都达到较高的精度,说明优化模型在变形监测数据的处理中具有可行性和有效性。 相似文献
4.
利用三维地面激光扫描技术进行边坡变形监测时,由于其监测的数据容易受树木、行人、行车、电线杆等外界因素的干扰,所得到的结果是一组含噪声较多的边坡沉降时间序列。通过卡尔曼滤波对初始监测数据进行去噪处理,可以平滑掉曲线上波动较大的尖点,得到更合理的沉降曲线,有效提高模型的预测精度。基于以上理论,本文采用三维激光扫描仪对西北某湿陷性黄土边坡进行扫描,将得到的点云数据采用重心法提取特征点的高程坐标,再对数据采用卡尔曼滤波算法进行滤波去噪处理,通过建立基于卡尔曼滤波算法的新预测模型来预测其沉降变形。通过工程实例表明:建立的新模型的拟合和预测精度要优于传统灰色预测模型,具有较好的借鉴意义,为以后三维激光扫描技术在边坡变形监测中的应用提供指导。 相似文献
5.
陈鹏宇 《大地测量与地球动力学》2017,37(7):709-714
针对非等距沉降数据序列的建模问题,探讨了3种非等距GM(1,1)模型在沉降预测中的应用。结果显示,加权非等距GM(1,1)模型不适用于具有近似指数趋势的沉降数据,灰线性加权非等距GM(1,1)模型并非真正的非等距模型,模型预测式与时间无关,不能用于沉降预测,而对于笔者所建立的非等距GM(1,1)模型,其拟合函数等同于灰色线性回归组合模型,可用于近似指数趋势的沉降数据。通过实例分析对比了3种非等距GM(1,1)模型的应用效果,验证了上述观点的正确性。 相似文献
6.
针对高铁变形监测数据的非线性特征,构建一种基于小波与灰色支持向量机的高铁变形预测组合模型。利用小波分析获取不同时频尺度上的随机序列和近似序列,通过嵌入维数的确定和高低频数据的相关性分析,将重构后的随机序列作为遗传算法优化SVR模型的输入,对近似序列则采用灰色支持向量机来描述其演变特征,最后将二者预测结果进行耦合叠加,得到小波灰色支持向量机的组合模型预测结果。以贵广高铁实测数据为例,将均方差、平均绝对误差、平均绝对相对误差作为评判指标对预测效果进行评价,结果表明该模型较好地拟合了近似分量,同时避免了细节分量的过拟合,为高铁变形预测提供了新途径。 相似文献
7.
将滑坡的变形看作时间、月降雨量、气温的函数,使用泰勒级数建立它们的函数关系,并将泰勒级数展开至二次项,建立卡尔曼滤波模型,用于滑坡变形的预测预报。实例计算表明,卡尔曼滤波模型的拟合效果和预测效果良好,可用于土质滑坡变形的短期预测预报。 相似文献
8.
针对滑坡监测多源异构数据融合处理中存在的影响因子筛选难、结果差异大、数据处理复杂程度高等问题,提出一种基于最大互信息系数(MIC)、灰色关联分析(GRA)和逐步回归的黄土滑坡多源多点位异构监测数据融合方法。该方法首先将最大互信息系数和灰色关联分析结合起来,采用基于加权关联度的特征优选方法综合筛选滑坡变形影响因子,提取具有代表性的影响因子并剔除关联性差的影响因子;然后,通过逐步回归方法赋予各监测点位移和优选后的影响因子对应的重要性权重系数,获取多源异构数据融合序列;最后,采用甘肃黑方台党川滑坡监测设备所获取的全球卫星导航系统(GNSS)监测数据、裂缝位移计数据及气象数据进行实验验证。结果表明：在滑坡变形影响因子筛选性能方面,基于加权关联度的特征优选方法优于传统的Pearson相关系数法;基于特征优选和逐步回归的多源多点位异构数据融合模型的预测精度较传统的BP神经网络有所提升,其中均方根误差(RMSE)降低了51.8%,平均绝对百分比误差(MAPE)降低了2.26%,拟合优度达到了0.964。 相似文献
9.
针对跨海大桥三维变形监测问题,实施了测量机器人与三维激光扫描仪测量方案,二者三维监测数据最大较差不超过0.5 mm,而且测量机器人监测数据精度高,说明三维激光扫描技术应用于桥梁变形监测是可行的。根据小波分析与Kalman滤波理论,建立小波去噪后的桥梁变形监测Kalman滤波模型。实验表明,经过小波去噪的监测数据再进行Kalman滤波处理,提高了桥梁变形预测与变形分析的可靠性。通过标准Kalman滤波、自适应Kalman滤波桥梁变形观测数据处理,及平方和误差、均方误差、平均相对误差精度分析知,自适应Kalman滤波要优于标准Kalman滤波方法。 相似文献
10.
结合灰色模型和神经网络的数据处理特点,提出串联、并联和混联式3种结构的灰色神经网络滑坡变形预测模型。串联式将滑坡变形位移时序分解为趋势项和随机项,采用灰色模型提取滑坡位移时序趋势,利用神经网络逼近随机波动;并联式以灰色模型和神经网络分别对滑坡预测,采用智能非线性组合,按照预测目标精度动态调整权重,从而获取最终组合预测结果;混联式通过增加灰白化层及灰模型群,对神经网络拓扑结构进行优化,达到弱化滑坡原始监测数据随机性、提高预测模型稳健性的目的。将3种模型应用于古树屋滑坡变形预测,并对其适用性进行讨论。结果表明,3种结构的灰色神经网络耦合模型均提高了预测精度,适用于复杂状况下滑坡体的变形预测。 相似文献
11.
陈鹏宇 《大地测量与地球动力学》2020,40(5):457-463
利用白鹤滩和乌东德库区2018～2019年两期最新地壳形变监测资料对两个库区在监视期的形变特征进行分析,其中水准和重力资料采用相对基准分析法,谷宽和跨断层测距资料采用投影面相对坐标分析法。结果表明：1）白鹤滩库区上游左岸中部存在16 km范围的沉降区,乌东德库区上游右岸水准支线所在地区隆升较大,两个库区其他地区均相对稳定,垂直形变量均小于5 mm;2）两个库区重力场变化基本平稳,无显著性异常变化,个别测点重力值变化较大是周围环境改变导致;3）两个库区4个谷宽网各点的相对坐标变化均不大,但4个谷宽网均显示相对收缩,量值在1~2 mm;4）两个库区6处跨断层场地中有5处比较稳定,监视期间断层无显著垂直活动和水平活动迹象,乌东德库区洛佐场地监视区断层两侧存在一定的差异性垂向运动并伴随水平向挤压运动。该结果可为水库蓄水后形变以及水库诱发地震的研究提供背景参考。 相似文献
12.
提出一种多元整体最小二乘优化的多点灰色动态模型,并结合实例验证优化的MGM(1,n)模型的优越性。将优化的MGM(1,n)模型与一般的MGM(1,n)模型进行对比,分析两种模型的建模值和预测值。结果表明,优化的MGM(1,n)模型在建模数据多于4期的情况下建模精度更高,预测精度更准确,更符合实际情况。 相似文献
13.
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14.
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15.
将局部均值分解(LMD)方法应用在监测数据中。实验结果表明,LMD-GM(1,1)模型的拟合效果和预测效果比EMD-GM(1,1)模型和GM(1,1)模型好,具有更高的应用价值。 相似文献