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为了提高GM(1,1)模型在滑坡变形预测中的预测精度和普遍适用性,论文首先分析了GM(1,1)模型的数学特点,并根据建模机理所存在的固有缺陷探讨了几种合理实用的改进方法。在此基础上,结合呈对数型曲线的链子崖危岩体变形监测数据和呈指数型曲线的黄龙西村滑坡变形监测数据,分别了建立了传统GM(1,1)、无偏GM(1,1)、中心逼近式GM(1,1)、重构背景值的GM(1,1)和灰色神经网络组合等预测模型。预测结果表明:针对不同数学特点的滑坡变形数据,特定改进的GM(1,1)模型较传统模型预测精度更高,适用性更强。 相似文献
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灰色系统和BP神经网络相结合的矿产资源预测模型 总被引：2，自引：0，他引：2
这里介绍了灰色系统和BP神经网络相结合的预测原理,利用BP网络,对改进的GM(1,1)残差修正模型所得预测的结果进行再预测的组合预测模型,并对攀枝花市钒钛磁铁矿的产量进行了预测。计算结果表明,该预测方法是可靠的,并具有较高的预测精度。 相似文献
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由于常规GM(1,1)模型用于预测时,精度较高的仅仅是最近的几个数据,越往未来发展,该模型的预测精度就越弱。针对常规GM(1,1)模型存在的不足,文章建立了灰色新陈代谢GM(1,1)滑坡预测模型,并利用该模型对向加坡滑坡和链子崖危岩体GA监测点位移变形进行了预测。结果表明,灰色新陈代谢GM(1,1)模型精度较高,预测误差较小,有很好的利用价值。 相似文献
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毕节生态试验区是典型的喀斯特地区,人口密度大,生态环境脆弱,水土流失严重,耕地保护尤为重要。本文以毕节地区1998—2006年常用耕地面积统计数据为基础,分别利用灰色GM(1,1)模型和Verhulst模型对该喀斯特地区常用耕地面积变化进行预测。预测结果表明,GM(1,1)模型和Verhulst模型都揭示了毕节地区常用耕地面积在未来几年呈逐年递减的趋势。但是通过模拟精度验证,研究区耕地面积原始数据变化曲线呈S型,就灰色GM(1,1)模型与Verhulst模型模拟预测结果相比较,对于原始数据的模拟,GM(1,1)模型预测精度较高,而Verhulst模型更适合研究区未来几年耕地面积变化的预测。该研究结果可为区域合理利用土地资源、编制土地利用规划和耕地保护提供依据。 相似文献
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中心逼近式灰色GM(1,1)模型在滑坡变形预测中的应用 总被引：6，自引：0，他引：6
黄龙西村滑坡位于甘肃天水,属黄土高势能滑坡,滑体体积3.9105m3,基底为花岗闪长岩。为了提高滑坡灰色GM(1,1)模型的预测精度,采用一种改变背景值的方法--中心逼近式灰色GM(1,1)模型。通过黄龙西村滑坡实例验证分析,结果表明中心逼近式灰色GM(1,1)模型的预测值与该滑坡实际监测值十分接近,且其残差平方和及平均误差百分比明显比传统灰色GM(1,1)模型的残差平方和及平均误差百分比小,具有较高的预测精度。同时,可通过调整模型中参数m的取值,使中心逼近式灰色GM(1,1)模型具有更高的预测精度。经计算,当m=6时,中心逼近式灰色GM(1,1)模型的预测精度比传统灰色GM(1,1)模型提高了5.34%。 相似文献
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沉降现象在各地区普遍发生,地面沉降量预测越来越受到重视。本文通过结合灰色(GM(1,1))预测模型和支持向量机(SVM)模型各自的优点,建立灰色支持向量机(GM(1,1)-SVM)残差修正模型,在突出时间序列发展趋势影响的同时降低序列中异常值的消极作用。以某高层建筑的18次地面沉降量数据为实例,检验GM(1,1)-SVM模型的预测效果。结果表明:相对单一的GM(1,1)沉降量预测模型,GM(1,1)-SVM模型相对误差小,预测精度高,对地面沉降量预测有一定指导意义。 相似文献
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传统GM(1,1)模型用于预测时,该模型在初始的少量数据中,才能充分利用有限的数据反映系统的发展变化,越往后监测,该模型的预测精度就越弱。而在实际应用中,必须不断考虑那些随时间相继进入系统的扰动或驱动因素,随时将每一个新得到的数据置入系统中,建立新信息GM(1,1)模型进行动态预测。因此,针对传统GM(1,1)模型存在的不足,文章建立了灰色新陈代谢GM(1,1)滑坡预测模型,并利用该模型对巴达高速公路滑坡位移变形进行了预测。结果表明,灰色新陈代谢GM(1,1)模型精度较高,预测误差较小,有很好的工程应用价值。 相似文献
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灰色系统与神经网络组合模型在地下水水位预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
灰色GM(1,1)模型与人工BP神经网络对于预测非线性数列变化趋势都具有很好的适用性,但同其他预测方法一样也存在各自的局限性。本文采用灰色GM(1,1)模型与人工神经网络相结合的方法,对GM(1,1)模型预测结果进行了修正。以收集到的某地区1996～2006年的地下水水位埋深数据为算例,计算结果表明,经人工神经网络修正后的灰色系统的预测值比原预测值的预测精度有了很大提高。 相似文献
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运用灰色理论建立地面沉降的GM(2,1)模型,其中非等时距位移序列采用拉格朗日插值函数转变为等时距序列。采用非等时距GM(2,1)及GM(1,1)模型对西安市地面沉降观测点进行安全预测。计算结果表明,非等时距GM(2,1)模型预测地面沉降精度总体较GM(1,1)模型高,预测结果与实际吻合较好。 相似文献
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灰色GM(1,1)模型是基于灰色系统理论的一种预测方法,具有对历史样本数量要求少、计算简便、验证方便等优点,在诸多领域得到广泛应用。本文建立GM(1,1)模型对江苏省丰县III承压地下水水位埋深进行预测,详细阐述了地下水水位埋深时间序列的GM(1,1)模型的原理和建立过程,根据模型的预测值和实测值,对模型的精度进行检验,并对预测结果进行了分析。结果表明:丰县各水位埋深监测点GM(1,1)数学模型精度均达到I级,预测2018-2020年丰县地下水水位呈现逐年下降趋势,水位降落漏斗将不断扩大。丰县应积极寻求地表水源,在徐州市区域供水一体化形势下尽快启用小沿河地表水,科学合理开发利用地下水资源,保证区域水资源均衡发展。 相似文献
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岩石边坡系统是一典型灰色系统，其变形发展过程可以用灰色预测模型完成。尽管传统GM（1，1）模型预测有很多成功的实例，但是也存在一些预测偏差过大的情况，必须对其进行优化。逐步迭代法GM（1，1）模型不仅收敛速度快，而且与原始数据库序列的凹凸性保护一致。利用自编的计算程序对马步坎边坡预测测点G1沉降和开裂进行预测分析，结果表明逐步迭代法GM（1，1）优化模型计算精度较传统GM（1，1）模型和背景构造法GM（1，1）优化模型高，较好地反映了岩石边坡的变形趋势。 相似文献
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山西临汾市地下水动态预测模型灰色研究 总被引：2，自引：0，他引：2
本文提出了将非线性的维尔赫斯特（Ｖｅｒｈｕｌｓｔ）模型与线性的ＧＭ（１,１）残差分析模型结合起来的一种新的综合模型。该综合模型兼具有以上两种模型的优点。它将非线性与不断修正性有机结合起来。通过对山西临汾市地下水动态分析,发现运用综合模型具有较高的精确度,是一种较好的预测方法 相似文献
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基于灰色理论的变形智能预测模型库研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对传统GM(1,1)模型在变形预测中精度不高和适应性不强的问题,将传统GM(1,1)模型从多个角度进行改进,并将传统模型及其改进模型进行集成,建立了预测模型库。利用灰色评价模型对模型库的预测结果进行评价,从而实现智能预测,并利用编程语言对模型库和评价模型进行了程序实现。最后利用盘古山钨矿变形数据对该模型库进行检验,结果表明,该模型库能根据不同特点数据,智能化地得到最佳预测结果,具有重要的应用价值 相似文献