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在传统的GM(1,1)模型建模的基础上,采用改进欧拉算法简化GM(1,1)模型中参数的求解过程,进行滑坡变形动态预测。本文根据某高速公路滑坡治理过程中的变形监测数据,应用改进的模型进行滑坡变形动态预测,通过预测结果和实际监测数据进行对比分析,结果表明:改进欧拉算法的GM(1,1)模型参数计算简单,且预测精度为一级;不仅适用于滑坡变形等时距监测数据的低增长序列预测,也适用于高增长序列预测,证明该改进欧拉算法的有效性。 相似文献
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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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加权函数组合预测边坡变形模型的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
边坡变形监测是边坡监测的主要内容之一,其变形预测问题是边坡工程中主要技术难题之一。考虑边坡位移变形预测模型的局限性,如神经网络预测方法需要大量的实测数据作为学习样本,灰色系统模型要求原始数据序列必须满足指数规律,且数据序列变化速度不能太快等。建立了边坡变形反向传播神经网络预测模型,同时给出了灰色GM(1,1)边坡预测模型。提出边坡的神经网络与灰色系统加权函数组合预测模型,采用动态规划解法,将原模型转化为多阶段决策问题,使组合预测误差的平方和最小,得到组合权重,这样得到的变形预测结果的精度将大大提高,弥补了单一方法的局限性,满足工程预测的需要。通过边坡实例加以验证,加权函数组合预测模型的预测结果精度有一定提高,能够与实际监测数据相吻合,达到准确预测的目的。 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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为了预测边坡变形大小,以便及时采取防治措施,通过取不同的迟滞时间对原始监测数据进行相空间重置获得新的数据序列,再以这些新的数据序列为基础,采用预测残差平方和最小的线性优化方法,将ARMA时间序列法和GM（1,1）灰色理论的预测结果进行组合,对某矿的边坡变形量进行滚动组合预测。对不同方法的预测精度和预测残差的标准差进行了对比分析,结果对比表明,组合预测较单项预测方法残差标准差明显减小,且相空间重置后的组合预测结果提高了直接预测的平均预测精度,这为边坡变形趋势的预测与防灾预警提供了可靠的方法。 相似文献
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基坑变形是一个动态的相互依存的过程。在基坑开挖与施工过程中,可用灰色理论GM(1,1)与时间序列AR组合模型预测其变形发展。灰色模型预测发展趋势,时间序列预测其随机部分。根据某时间序列变形观测值分别建立灰色与时间序列预测模型,并随着新数据的加入适时修改模型参数。工程实例研究表明:用组合模型预测变形值,其误差大多数情况下小于5%;在数据较少或变形数据变化较大时,组合模型预测值明显优于单一模型预测值。但在数据较多且变化平稳时,用单一的灰色模型与灰色时间序列组合模型预测误差相差不大。预测步数越多,则预测精度越低。 相似文献
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应用灰色模型对滑坡变形进行预测,目前常用灰色GM(1,1)模型,而灰色GM(2,1)模型应用较少.在实际建模中发现,取不同长度的数据序列,建立的模型也不一样,所得的预测结果也有所不同.针对上述问题,本文基于统计的方法,得出白店子滑坡灰色预测模型最佳数据序列长度,在此基础上建立GM(2,1)模型对该滑坡深部位移进行预测,并与GM(1,1)模型预测结果进行了对比.结果表明,总体精度上GM(2,1)模型略高,预测误差较小,有很好的应用价值. 相似文献
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灰色-进化神经网络模型在深埋隧道围岩变形预测中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
由于深埋隧道围岩的变形受到构造、应力场、地下水、开挖方式等复杂因素的综合影响,具有位移时间序列的单调增长的特殊性和非线性,运用响应成分模型将隧道围岩位移量分解成具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项。建立灰色–进化神经网络模型对趋势项和随机项进行预测,既结合GM（1,1）模型较好预测序列增长趋势的特点,又结合神经网络利用自适应实现网络总体误差最小的特点,进而解决了单一利用GM（1,1）模型时预测值的随机偏离量较大的问题,保证了预测的精度。将该模型应用于基于实测位移资料的堡镇隧道围岩水平收敛位移短期预测,较好地揭示了隧道围岩收敛位移演化的规律,为合理选取二次衬砌时机提供了参考。 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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New grey prediction model and its application in forecasting land subsidence in coal mine 总被引：2，自引：1，他引：1
Mining subsidence destroys environment seriously and is difficult to forecast because the parameters in prediction model are difficult to obtain. As there are many uncertainties in mining subsidence, we forecast it by grey prediction model. Traditional GM (1,1) model predict for a time series. In this paper, the panel data are studied and are viewed as a sequence in which elements are matrix based on cross-sectional data, and the mean sequence of row vector GM (1,1) model, mean sequence of column vector GM (1,1) model and the cell volume sequence GM (1,1) model are established, respectively. Combining these grey models, we build prediction model of cross-sectional data matrix sequence. Thus, the scope of grey prediction has been expanded, and grey forecasting theory has been enriched. Using the newly built predictive models, we study the land deformation due to mining of Pingdingshan coal mine in Henan Province. Practical verification and model accuracy test show that the grey model can make accurate predictions, with a good agreement between the predictive value and actual value. It can provide effective and accurate information and also can provide an important reference for the reclamation planning of surface environment. 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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高路堤沉降变形预测模型研究 总被引：5，自引：0，他引：5
以某高等级公路高69 m路堤的沉降资料为研究样本,采用经修正了的非匀速填土和非等步长沉降观测时间的 GM（1,1）灰色理论预测模型进行高路堤工后最终沉降量预测,与等比级数曲线模型预测结果对比,认为这两种预测模型都能很好地预测高路堤工后最终沉降量,且灰色预测模型较等比级数曲线预测模型能更好地反映高路堤不均匀沉降趋势。同时认为考虑了沉降观测时间非等步长性和路堤填土速度不均匀性的灰色预测模型,其预测结果更符合高路堤沉降变形趋势,可进一步的研究、推广和应用。 相似文献
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灰色模型在社会科学、自然科学的许多方面已得到广泛的应用，并取得了一系列重大成果。在滑坡地质灾害研究方面，灰色模型多用于滑坡变形的中长期预测预报，且精度较高。文章在介绍分析了灰色预测模型GM(1，1)的基本原理基础上，开发了用VB语言编写的滑坡位移灰色预测软件，解决了笔算困难问题。实例验证了该模型用于预测滑坡位移值的适用性及软件的可靠性。VB编程能够很好地与其它软件(GIS软件)集成，在其它专业软件中使用，有聋于滑坡地质灾害的研究。 相似文献
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采用灰色系统理论中灰色动态模型GM（1,1）,对一观测孔地下水位埋深进行灰色动态模拟。利用观测孔2011年实测地下水位埋深数据建立GM（1,1）预测模型,并对2012年地下水位埋深进行预测。经验证,模型预测精度较高,具有一定的实用价值。 相似文献