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黄振贵 《测绘与空间地理信息》2021,44(7):221-224
变形监测数据中噪声等随机扰动的存在导致传统GM(1,1)模型的预测性能较差,难以满足实际工程应用要求.提出一种基于小波变换和灰色理论的变形监测数据分析方法.首先,根据最小熵准则自适应确定最优小波分解尺度;然后,利用小波变换对变形监测数据进行噪声抑制,消除扰动误差;最后,对噪声抑制后的变形监测数据进行灰度建模,利用GM(1,1)模型对未来形变进行预测.采用两例典型实例对所提小波GM(1,1)模型和传统GM(1,1)模型的建筑物形变预测性能进行对比评估,结果表明所提方法能够获得更高的预测精度,对不同数据的适应性和泛化能力更强,可满足实际工程应用需求. 相似文献
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针对沉降过程中的沉降加速度和冲击扰动项问题,该文改变以累计沉降量作为GM(1,1)模型建模数据的传统做法,提出了以沉降速度为建模数据的VGM(1,1)模型和基于缓冲算子的VGM(1,1)模型。通过分析基坑沉降量的预测结果,比较VGM(1,1)模型、基于缓冲算子的VGM(1,1)模型、基于缓冲算子的GM(1,1)模型以及GM(1,1)模型之间的精度变化。实验结果表明,VGM(1,1)模型以及基于缓冲算子的VGM(1,1)模型均可提高预测精度,基于缓冲算子的VGM(1,1)模型精度高于VGM(1,1)模型,冲击扰动项对预测值的影响程度大于沉降加速度对预测值的影响程度。 相似文献
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基于 Markov 理论的加权非等距GM（1，1）预测优化模型 总被引：1，自引：0，他引：1
背景值的构造方法是影响加权非等距GM(1,1)预测模型的精度和适应性的关键因素。文中通过等分函数法构造新的背景值对传统的加权非等距GM(1,1)模型进行优化,优化后的模型使其同时适应于高增长指数序列和低增长指数序列,提高传统模型的预测精度和适应性能力。但是优化后的模型依然易受建模数据随机扰动影响。马尔科夫(Markov)模型具有削弱建模数据的随机扰动性的优势。基于此,将优化的加权非等距GM(1,1)模型和Markov理论有机结合,构建优化的加权非等距Markov-GM(1,1)预测模型。最后,结合秀山湖二期工程的变形实测数据,运用新陈代谢的计算模式进行预测验证。结果表明:优化的加权非等距Markov-GM(1,1)预测模型的拟合和预测精度都优于传统的加权非等距GM(1,1)预测模型,新的预测模型的适用性更强,具有实际的参考价值。 相似文献
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针对GM(1,1)模型易受建模数据随机扰动影响,且模型稳定性较差的问题,该文提出了基于马尔科夫(Markov)理论的GM(1,1)预测优化模型。首先,通过最小二乘原理选取GM(1,1)模型的最优初值,利用指数函数法构造新的背景值,同时利用正化残差序列法进一步修正残差。然后,将优化的GM(1,1)模型和马尔科夫理论有机结合,进一步对优化的GM(1,1)模型进行改进,构建了优化的灰色马尔科夫预测模型。最后,以某建筑物的变形实测数据为基础,进行了传统GM(1,1)预测模型、优化的GM(1,1)预测模型和优化的灰色马尔科夫预测模型的实例计算比较,结果表明:优化的灰色马尔科夫预测模型的拟合精度和预测精度优于传统GM(1,1)预测模型和优化的GM(1,1)预测模型,且适用性更强,稳定性更好。 相似文献
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针对GM(1,1)模型对随机波动性较大的数据拟合较差、预测精度低的缺点,提出了基于小波去噪的灰色动态模型。首先运用小波滤波消除数据噪声,使数据更具规律性;再利用灰色动态模型预测变形;最后对高层建筑物沉降监测数据的预测值与实测值进行对比分析。结果表明,该模型的预测误差较小、精度较高,适合在变形预测中应用。 相似文献
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为提高变形预测的精度,采用GM(1,1)与BP神经网络组合模型进行预测。灰色GM(1,1)模型使用方便,在样本数据较少的情况下能够取得不错的预测效果,但对预测序列存在规律性波动或突变时的预测能力不强;而神经网络模型建模过程相对复杂,需要较多的训练样本,但对于数据存在规律性波动和突变时有很好的预测能力。组合模型融合两者优点,将其应用于基坑沉降数据预测,结果表明,该模型预测精度优于传统的单一预测模型。 相似文献
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冉典 《测绘与空间地理信息》2014,(8):84-86
针对传统灰色模型建模过程中易受观测数据随机噪声干扰的影响,利用抗差卡尔曼滤波理论能够有效地估计含有噪声的观测值的优点,构建了基于抗差卡尔曼滤波的GM(1,1)模型。结合实例,验证了该模型在一定程度上可以提高变形监测预测精度,更好地反映观测对象的变形趋势。 相似文献
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非等时空距GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用 总被引：8，自引：0，他引：8
以灰色理论为指导，GM（1，1）模型为基础，提出用最小二乘原理对灰色模型进行优化，大大提高非等时距GM（1，1）模型的预测精度，并对某海堤监测数据进行预报，检验结果表明预测值达到很好精度，由此证明，此方法有较大的应用价值。 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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利用线形流形的射影方法推导出新息序列统计特性,构造新息AKF,基于新息序列不断地修正状态噪声和量测噪声,实时地反映模型当前真实的统计特性。通过隔河岩大坝实测数据处理,表明该方法能很好地提高随机模型不准确和变形突变影响下的变形估计与预报精度。 相似文献