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在分析比较了ＧＭ（１，１）预测模型的不足之后，提出一种实时引入新信息的等维新息和等维灰数递补组合动态预测方法。首先同常规预测法作了比较，然后进行了三峡链子崖危岩体变形发展趋势预测及有效性验证。 相似文献
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动态平差的灰色预测方法 总被引：2，自引：1，他引：2
根据运动是趋势性运动与随机性运动合成的观点，用灰色系统理论，建立了观测网的数据随时间变化的ＧＭ（１，１）模型，并建立残差改正模型，用二者形成的组合模型，可对监测网进行平差和预测。实例表明，平差与预测模型完全达到了精度要求。 相似文献
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基于预测的边缘检测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
提出了一种基于预测的、有一定自适应性的边缘检测方法。介绍了其原理和算法实现过程。通过计算两个相邻像素的灰度值的均值、均方差和梯度来预测下一个像素的灰度值，比较预测值和真实值来判断下一个像素是否是边界点。通过与现有同类算法的比较，证明了该算法的优越性。 相似文献
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pGM(1,1)模型在变形预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了GM（1，1）模型在背景值取值上的不足，提出了一种基于权的pGM(1,1)模型，通过模型比较，表明pGM(1,1)模型具有更好的预测效果，并用该模型进行了实际的变形预测。 相似文献
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泊松曲线是一种精度较高的沉降预测方法，但是它只能在等时距数据条件下方能使用，在工程实际中很难满足这一要求。本文采用插值法将非等时距数据转化成等时距数列，并结合高层建筑沉降监测工程实例分析，结果表明，用泊松曲线模型预测建筑物沉降量与实际沉降量比较接近，具有较高的应用价值。 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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灰色预测用于大坝水平变形预测的研究 总被引：8，自引：0，他引：8
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
8.
在分析了武义地区构造、岩性、地球化学和现有萤石矿床蚀变类型和编制出１：５００００遥感解译地质图基础之上，提出本区的萤石控矿因素及遥感找矿标志，建立遥感找矿模型。用主成分分析方法提取与萤石矿化密切相关的硅化、高岭土化蚀变信息，用“证据权重模型”法进行区域找矿预测；找到了断裂硅化蚀变带。 相似文献
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基于灰色预测和神经网络的城市建设用地量预测 总被引：16，自引：0，他引：16
采用灰色预测和NARMA(p，q)递归网络模型预测相结合的方法，对城市建设用地量预测值进行神经网络组合预测，在杭州市的实际应用中得到了较好的结果。 相似文献
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不等时距的灰色模型预测 总被引：5，自引：0，他引：5
本文就实际观测中的不等时距情况进行了讨论，经过变换，将等时距的GM（1，1）模型，转为不等时距的GM（1,1）模型，进行预测．并经过残差修正，提高预测精度． 相似文献
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基于非等间距模型的建筑物沉降预测方法研究 总被引：6，自引：0，他引：6
该文基于实测资料进行建筑物沉降预测。在灰色模型和泊松曲线模型理论的基础上,引入对非等间距数列进行变换处理的方法,从而建立了非等间距预测模型。结合建筑物沉降监测资料进行分析比较,结果表明,两种预测方法均能较好地反映建筑物的沉降趋势。 相似文献
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顾及邻近点变形因素项的动态模型辨识及预测 总被引：5，自引：1，他引：5
在动态建模预测中，为考虑其他因素（如相邻点变形量）对某点变形的影响，本文将AR模型推广到建立考虑邻近点变形因素项的自回归模型。最后以上海地铁二号线东方路站至东昌路站区间隧道相对质构开挖面一定距离的某点地表变形数据为例，进行了建模及预测，并将结果与AR模型作了比较，验证了模型的有效性。 相似文献
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针对长短时记忆网络(LSTM)模型的桥梁变形预测存在精度低，预测效果能力弱等问题，利用粒子群算法(PSO)对LSTM模型的参数进行优化，提出PSO优化LSTM神经网络的桥梁位移预测模型。工程实例数据分析结果表明：与LSTM模型和反向传播(BP)神经网络模型进行对比分析，在拟合能力方面等具有改进效果，所建模型的均方根误差为3.68 mm、平均绝对误差为1.47 mm,进而验证了本文模型在桥梁位移预测的可行性和有效性。 相似文献
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云南省凤庆县及昌宁县勐统街地区，用遥感ＴＭ图像经计算机处理结合地球化学资料，并作综合地质研究，成功地预测了金、铅、锡、铜等矿产。预测的成果，有的已开发利用，有的可作为找矿靶区。 相似文献
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最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开,基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想,以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型,以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合,组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价,结果表明：3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果,最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升,预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。 相似文献