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灰色预测在建筑物沉降变形分析中的应用 总被引：42，自引：11，他引：31
本文将灰色系统理论的GM(1,1)模型应用于建筑物沉降变形数据分析,结合南宁市民生广场沉降观测实例,进行沉降预测结果的分析和检验,充分证实了在建筑物沉降变形分析中应用灰色预测方法的可行性。 相似文献
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针对传统非等间距GM(1,1)模型在建筑物沉降监测中预测精度不够高的问题,提出了一种新的非等间距GM(1,1)建模方法。此法基于初始条件改进及把灰色微分方程的白化方程中的灰导数用离散形式进行表示的改进相结合、提高非等间距GM(1,1)模型的建模精度。结合桂林市某广场的集商用、住房于一体的高层建筑的沉降变形监测实例,将本模型的沉降预测的结果同文献中另一非等间距GM(1,1)改进方法进行对比分析和检验,充分验证了建筑物沉降变形分析预报中本模型方法的可行性和优越性,对进一步促进非等间距GM(1,1)模型在沉降变形预测中的应用起到了积极的作用。 相似文献
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针对建筑物的沉降问题,在现有的数据基础上,建立新陈代谢GM(1,1)模型来预测建筑物的沉降量,并通过实例与传统灰色模型进行对比.结果表明,优化后的GM(1,1)模型能更好地预测建筑物的沉降发展趋势,具有较强的实用性. 相似文献
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由于非等间隔GM(1,1)灰色模型对于处理数据量小且表达信息不确定的数据具有优越性,因此广泛应用于石油天然气勘探、机床故障诊断、电力负荷预测、大坝安全监测等领域。基于非等间隔GM(1,1)灰色模型理论,利用某小区建筑物沉降观测的实测数据,建立了适合该小区建筑物沉降预测的灰色模型。通过对比理论预测值和实测值,并进行模型对应的精度评定分析,结果表明,此模型适用于该建筑物沉降预测分析的研究。 相似文献
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为了确保建筑物在建设过程中的安全,需要准确掌握建筑物基坑及周边的变形情况。针对建筑物基坑沉降变形预测问题,本文对单一的GM(1.1)模型与BP神经网络模型进行优化并构建组合预测模型。优化组合模型一方面解决了单一预测模型稳定性差、预测精度低的问题,另一方面提高了预测模型的适用性。将本文提出的组合预测模型应用于某在建建筑物基坑沉降变形预测中,结果表明,相较于单一的GM(1.1)模型与BP神经网络模型,本文提出的优化组合预测模型的预测精度与稳定性更高,证明了组合预测模型在建筑物基坑类沉降预测中的可靠性。 相似文献
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非等间隔灰色GM(1,1)模型在沉降数据分析中的应用 总被引：10，自引：3，他引：7
本文用灰色系统理论的非等间隔模型GM(1,1)对西安市朱雀大厦周边建筑物及地表沉降观测数据进行了建模、分析和预测,并且与传统的回归模型拟合结果进行了比较,比较的结果验证了该灰色模型在建筑物及地表沉降变形分析中的实用性、正确性和有效性。 相似文献
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通过对郑州市居民楼沉降变形监测数据进行处理,分别建立传统的GM(1.1)模型,新信息GM(1.1)模型,新陈代谢GM(1.1)模型,对三种模型进行分析与预报,比较的结果验证了新陈代谢GM(1.1)模型在建筑物沉降变形分析中的实用性、正确性和有效性。 相似文献
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本文将灰色系统理论的GM（1，1）模型应用于建筑物沉降观测，并结合南宁市民生广场沉降观测实例，进行沉降预测结果的分析和检验，充分证实了在建筑物沉降变形分析中应用灰色预测法的可行性。 相似文献
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变形监测在建筑物施工和运营管理方面是一个至关重要的环节,变形监测的预测模型有很多。选取适当的变形监测预测模型对于预测建筑物的变形尤为重要。本文运用灰色模型GM(1,1)、BP神经网络和曲线拟合中的修正指数曲线对一幢大楼13期的沉降观测数据进行分析。利用前12期沉降观测数据构建预测模型来预测第13期沉降观测的数据,将预测的结果与实际测量的结果进行比较,得出这三种模型预测的精度。结果表明:在这一幢大楼的沉降观测预测中,修正指数曲线法预测的精度要比灰色模型GM(1,1)和BP神经网络预测的精度高。 相似文献
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使用非等间距GM(1,1)模型、基于线性内插和基于神经网络的GM(1,1)模型对某建筑物的沉降观测数据进行分析和预测,并将建模过程在Matlab中用程序语言进行描述。依据预测结果对3种方法的优缺点进行说明,对于实际工程的数据处理方法选取有一定的指导意义。 相似文献
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采用灰色理论中的GM(1,1)模型,对建筑物的沉降数据进行拟合,并以此模型进行预报。通过实例分析,GM(1,1)模型具有较高的拟合精度以及预报精度,能够准确预报建筑物未来沉降趋势,在确保建筑物安全方面,具有较高的实际指导意义。 相似文献