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总体最小二乘估计方法顾及系数矩阵和观测向量误差,具有最小二乘估计方法无法对系数矩阵进行改正的独特优势,在数据处理中具有广泛的应用.基于此,对目前总体最小二乘估计中的参数求解方法和精度提升方法进行了阐述,之后采用路基沉降工程实例,对最小二乘和总体最小二乘预测精度进行比较分析.实验结果表明,总体最小二乘算法的精度更高. 相似文献
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变权组合模型在沉降预测中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
为探讨变权组合预测模型在沉降预测中的应用,以某大楼实测等时距沉降观测数据为研究对象,根据实测建筑物沉降数据所呈现的规律性,选取Logistic和Gompertz曲线模型对实测沉降数据进行了拟合;求取曲线模型的参数后,建立预测模型并进行预测.在此基础上,利用最小二乘法原理建立变权组合预测模型.根据各模型的预测结果及其计算出的模型精度显示,变权组合预测模型的拟合精度比Logistic和Gompertz曲线的拟合精度高,更适合于作为建筑物的沉降预测模型. 相似文献
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为探讨变权组合预测模型在沉降预测中的应用,以某大楼实测等时距沉降观测数据为研究对象,根据实测建筑物沉降数据所呈现的规律性,选取Logistic和Gompertz曲线模型对实测沉降数据进行了拟合;求取曲线模型的参数后,建立预测模型并进行预测。在此基础上,利用最小二乘法原理建立变权组合预测模型。根据各模型的预测结果及其计算出的模型精度显示,变权组合预测模型的拟合精度比Logistic和Gompertz曲线的拟合精度高,更适合于作为建筑物的沉降预测模型。 相似文献
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宋向荣 《测绘与空间地理信息》2023,(12):177-180
为了对公路路基沉降监测数据进行准确分析,本文依据当前监测数据对未来某段时间的变形趋势进行预测,结合最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machines, LSSVM)模型与改进的粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)在数据预测与参数寻优中的优势,构建新的IPSO-LSSVM组合预测模型。该组合预测模型通过IPSO算法不断优化LSSVM模型中的惩罚因子C与核函数参数σ,避免参数选取随意造成预测精度不高的问题。最后使用实测某公路路基沉降数据对本文提出模型的有效性与优越性进行检验,结果表明,经IPSO算法优化的LSSVM模型预测精度更高,稳定性更好,可为变形预测提供一定参考。 相似文献
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高速铁路路基的工后沉降严重影响着行车安全。在已有的预测模型中,所采用的初始数据往往不能满足等时间周期采集,而且还会伴随着一系列不可避免的观测误差,模型本身的误差累计,不能进行长期预测。文中利用最小二乘原理对初始值进行拟合改进,采用Lagrange插值方法将非等间隔序列转为等间隔序列,并基于新陈更替GM(1,1)模型利用MATLAB建立沉降预测模型;在此基础上,提出对模型残差进行GM改正以提高模型精度的方法。研究表明,通过对初始值序列改正后的模型具有较好的适应性,优化改进后的模型预测误差小,预测精度优于新陈更替GM(1,1)模型。 相似文献
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将多项式曲线拟合和AR(p)模型应用到地表沉降预测实例中。通过实测沉降数据与预测数据的对比分析,从而对两种模型预测的准确性进行比较,实验表明两种模型在沉降预测中具有很好的适用性。 相似文献
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公路的不均匀沉降会对车辆运行带来极大的安全隐患,高速公路沉降观测和预测是保障高速公路安全运营的必要手段.本文将时间序列法用于高速公路沉降预测,分析时间序列法的建模步骤、参数估计和适应性分析原理.通过程序计算得到预测结果和精度,与传统的双曲线法比较发现,时间序列法具有更高的预测精度和更好的工程实用性. 相似文献
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路基是高速铁路的轨道基础,是整个线路结构中最为薄弱的环节,对线路的平顺性、稳定性特别敏感,加强对高铁路基的沉降变形分析是确保路基工程施工质量和保障运营安全的重要环节。引入小波神经网络组合模型应用到高铁路基的沉降变形分析中,通过工程实例分析表明,小波神经网络组合模型预测精度较BP神经网络模型高,在高铁路基的沉降变形分析中具有更好的优越性和应用效果。 相似文献
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客运专线路基作为轨道结构的基础,其沉降监测及工后沉降预测非常关键。必须对沉降观测资料进行分析以预测工后沉降、确定无碴轨道铺设时间。本文以西宝客运专线为例对黄土路基工程沉降监测工作进行了论述。 相似文献
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针对地基沉降机理复杂及随机性特点,结合马尔可夫链理论,本文建立了一种马尔可夫链改进的MMF沉降预测模型。首先采用部分实测沉降数据,利用CurveExpert软件拟合MMF模型;然后根据MMF模型预测相对误差大小,并按照马尔可夫理论划分状态区间,构建状态转移概率矩阵,预测下一个沉降量所处的状态,从而得到了马尔可夫链改进的MMF预测值;最后将本文模型应用于深圳滨海大道市政工程软土路基沉降预测中,并对模型的预测效果进行精度分析。结果表明,马尔可夫链改进的MMF模型的预测精度较单一的MMF有明显提高,建模方法合理,可用于类似的工程预测。 相似文献
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一种局部多项式时空地理加权回归方法 总被引：1，自引：0，他引：1
基于加权最小二乘估计的时空地理加权回归方法,在随机项方差相同且最小的假设条件下估计回归参数和拟合值,由于没有考虑时空分析中异方差影响而导致估计结果存在一定偏差。局部多项式估计是一种消除异方差影响的非参数估计方法。本文在局部多项式估计原理基础上,提出了局部多项式时空地理加权回归方法。它是采用三元一阶泰勒级数展开式重构时空回归系数和自变量矩阵,进而建立满足高斯-马尔可夫独立同分布假定要求的新模型,利用新模型回归系数估计值、拟合值以及新模型与原模型的关系,可得到原模型回归系数估计值和拟合值。本文采用模拟数据和真实数据进行试验,以GTWR与局部线性地理加权回归作为对比方法,从方法适用性、整体估计效果、回归系数估计偏差和拟合优度、整体估计偏差等方面分析了LPGTWR方法性能,有效证明了LPGTWR方法能消除异方差影响提升估计精度。 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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BP神经网络具有非常强的非线性映射能力,广泛应用于分类识别、逼近、回归、压缩等领域。本文基于BP神经网络的理论基础,利用某矿区地表沉降观测点1~10期的实测沉降数据资料,结合MATLAB建立针对矿区地表沉降的预测模型,并预测其11~15期的沉降情况。通过将预测值与实测值进行对比,分析预测模型精度,结果表明BP神经网络用于矿区地表的沉降研究是可行的。 相似文献