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相似文献
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1.
标准灰色模型GM(1,1)以序列第一个分量作为初始条件进行灰色微分建模,未能充分利用序列中的新信息;其背景值的构造本质上采用了数值积分中的梯形法,精度不高。针对上述缺点,提出一种基于粒子群算法的灰色预测模型,即PSOGM(1,1)模型,对初始值和背景值参数进行优化,并将模型应用于岩体变形分析中。计算结果表明,PSOGM(1,1)模型具有较高的预测精度,可作为变形分析的一种新方法。  相似文献   

2.
传统GM(1,1)模型在背景值和初始条件的选取方面存在不足,为了提高灰色GM(1,1)模型的预测精度和拟合精度,本文提出了一种同时改进背景值和初始条件选取的新模型,此模型对以往单独对背景值或初始条件的优化进行了改进,将两个影响条件整合到一起。最后通过实例将该新模型与几种模型的拟合和预测数据比较,显示出了新模型的预测精度高。  相似文献   

3.
基于初始条件、背景值等是灰色建模精度和适应性的重要影响因素,本文针对非等间距GM(1,1)模型中的背景值进行了优化改正,提出一种带有适应因子λ的背景值构造方法。根据灰色模型的一次累加生成序列的近指数特征计算了模型发展系数a与适应因子λ。结合实例,与非等时距GM(1,1)的初始条件优化模型对比分析,结果表明经过优化背景值的非等时距GM(1,1)模型有效地提高模拟预测精度,同时也适用于等间距模型,具有较强的适用性。  相似文献   

4.
针对传统的GM(1,1)模型在建筑(构筑)物形变和沉降预测中的灰色作用量恒定和背景值构造有偏差的缺陷,该文通过引入线性时间项的灰色作用量和广义加权构造最优背景值相结合的方法构建了优化背景值的时变参数GM(1,1)模型。以实际铁路沉降监测点的累计沉降监测数据为例,分别采用传统的GM(1,1)模型、时变参数GM(1,1)模型和优化背景值的时变参数GM(1,1)模型对观测数据进行了拟合和预测。结果表明,优化背景值的时变参数GM(1,1)模型的拟合和预测精度相比传统GM(1,1)模型和时变参数GM(1,1)模型有很大提高,适合于铁路沉降数据的监控和分析。研究结果可为铁路的沉降预测提供一定的参考价值。  相似文献   

5.
针对GM(1,1)建模过程存在背景值、时间因素和初始条件3方面的不足,该文提出三重加权TPGM(1,1)预测模型。通过对背景值进行加权生成新的背景值,建立PGM(1,1)模型;在PGM(1,1)基础上考虑到时间因素,在求解灰参数时进行第2次加权建立DPGM(1,1)模型;最后考虑到初始条件对预测模型的影响,在DPGM(1,1)基础上进行第3次加权,建立TPGM(1,1)模型。通过实例分析,比较GM(1,1)、PGM(1,1)、DPGM(1,1)、TPGM(1,1)4种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明三重加权TPGM(1,1)模型拟合效果更好、预测精度更高;该模型具有前3种模型的优点,同时弥补了传统GM(1,1)存在的不足。  相似文献   

6.
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   

7.
针对GM(1,1)建模过程中背景值、时间因素两方面存在的不足,文中提出双重加权DPGM(1,1)预测模型,通过对背景值进行加权生成新的背景值,建立PGM(1,1)模型;在PGM(1,1)基础上考虑到时间因素在求解灰参数时进行第二次加权建立DPGM(1,1)模型。通过实例分析,比较GM(1,1)、PGM(1,1)、DPGM(1,1)三种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果。表明,双重加权DPGM(1,1)模型拟合效果更好、预测精度更高。该模型具有前两种模型的优点,同时弥补了传统GM(1,1)的不足。  相似文献   

8.
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   

9.
根据滑坡监测研究现状,利用Matlab编程以及新滩滑坡监测点A3和B3的位移监测资料,建立了GM(1,1)预测模型和一阶残差修正的GM(1,1)预测模型;并对两种灰色预测模型的变形预测结果进行了比较。结果表明,经过残差修正的GM(1,1)模型的预测精度明显高于传统GM(1,1)模型的预测精度。  相似文献   

10.
针对非等间距GM(1,1)模型的拟合和预测问题,考虑灰作用量的时变特征,系统地证明了一种优化灰作用量的非等间距GM(1,1)模型,并提出通过粒子群算法选取拟合模型最优的背景值权重参数来构造优化模型的最优背景值。以典型的变形监测数据为算例,构建了非等间距GM(1,1)模型、优化灰作用量的非等间距GM(1,1)模型和优化灰作用量与背景值的非等间距GM(1,1)模型。通过算例的分析与对比,结果表明优化灰作用量的非等间距GM(1,1)模型和优化灰作用量与背景值的非等间距GM(1,1)模型对原始数据的拟合和预测具有较高的精度,优化模型具有可行性和有效性。  相似文献   

11.
针对GM(1,1)模型预测结果精度低的问题,提出原始序列卡尔曼滤波处理的优化模型方法,结合指数函数构造背景值,进行灰色模型预测分析。结合苏州站综合楼基坑沉降监测结果,探讨了GM(1,1)模型原始序列的选择,分析了优化GM(1,1)模型的精度,验证了优化模型在提高预测精度上的可行性。  相似文献   

12.
等维信息灰色模型是对传统灰色模型的改进,但其模型背景值仍设定为0.5,为了使模型的预测性能得到提高,本文提出了基于粒子群PSO算法的等维信息灰色模型来优化模型的背景值,以消除灰色模型本身固有的偏差。根据已有的高铁隧道沉降监测数据,对其进行小波去噪处理,再分别建立传统GM(1,1)模型、等维信息GM(1,1)模型和PSO-等维信息GM(1,1)模型进行拟合预测,并与原始数据进行对比。预测结果表明,改进后的等维信息GM(1,1)模型的预测精度更高。  相似文献   

13.
桩顶水平位移的变形监测是一项重要内容,针对传统预测方法存在的不足,本文采用基因表达式编程(GEP),利用Eclipse平台下的Java编程语言,建立了桩顶水平位移预测模型。将灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型和基因表达式编程(GEP)这三种模型对桩顶水平位移的预测结果进行对比分析,得出基因表达式编程不仅能够提高桩顶水平位移的预测精度,而且其学习效率比灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型也有显著提高,从而证明基因表达式编程模型在桩顶水平位移预测方面具有可行性。  相似文献   

14.
监测序列经小波分解后可以得到各层分量。对低频分量采用灰色GM(1,1)模型进行建模预测,对高频分量采用BP神经网络进行建模预测,最后将各分量进行小波重构,得到监测序列的预测值。将预测值分别与没有进行小波分解直接用GM(1,1)模型预测的值和经小波分解的低、高频系数都采用GM(1,1)模型预测的值进行对比,发现经小波分解的灰色-神经网络组合模型预测精度更高。  相似文献   

15.
覃东 《北京测绘》2014,(1):49-51,74
根据灰色系统理论,可以将公路隧道的沉降过程看做一个灰色系统。本文对传统的GM(1,1)模型中的初始值、背景值进行改进,得到改进的GM(1,1)模型,并将其应用到公路隧道的沉降预测中。通过实例验证,改进的GM(1,1)模型的模拟和预测精度比传统的GM(1,1)模型有显著提高。  相似文献   

16.
在建筑物施工及运营期间,掌握建筑物变形规律并及时预测其变形趋势在保障建筑物的安全使用方面发挥着重要作用。由于单一的灰色GM(1,1)模型预测精度不高,本文提出了一种预测模型——灰色自回归组合模型,该模型结合了灰色GM(1,1)模型和自回归模型的优点。为验证该模型预测精度优于灰色GM(1,1)模型,本文通过某工程实例中的2个变形观测点的观测数据进行建模,结果表明,组合模型的预测精度高于单一灰色GM(1,1)模型。  相似文献   

17.
在建筑物施工及运营期间,掌握建筑物变形规律并及时预测其变形趋势在保障建筑物的安全使用方面发挥着重要作用。由于单一的灰色GM(1,1)模型预测精度不高,本文提出了一种预测模型——灰色自回归组合模型,该模型结合了灰色GM(1,1)模型和自回归模型的优点。为验证该模型预测精度优于灰色GM(1,1)模型,本文通过某工程实例中的2个变形观测点的观测数据进行建模,结果表明,组合模型的预测精度高于单一灰色GM(1,1)模型。  相似文献   

18.
高层建筑形变监测中动态灰色理论模型的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用灰色理论模型对高层建筑物变形监测数据进行了建模和分析,并针对传统GM(1,1)模型在预测过程中的数据发散问题,对模型进行了改进,建立了动态GM(1,1)模型。通过对两种模型的预测结果与实际观测值的比较,证明动态模型在中长期变形监测中具有明显优势。  相似文献   

19.
传统GM (1,1)模型存在着长期预测效果差、模型精度不高等问题,卡尔曼滤波能够排除建模过程中随机干扰因素,滤波值能够反映更真实的数据情况。为了能更好地提高变形监测的预测精度,基于传统GM (1,1)模型和卡尔曼滤波,提出K‐GM (1,1)模型,利用该模型对岩体变形监测数据进行建模预测,并与传统GM (1,1)模型预测结果进行对比分析,结果表明,K‐GM (1,1)模型具有较高的预测精度,可作为变形监测的一种新方法。  相似文献   

20.
高宁  崔希民  高彩云 《测绘科学》2013,38(1):139-141
本文以现代高层建筑沉降变形预测为主要研究目的,讨论了灰色GM(1,1)模型和时序AR模型的特点和适用范围,从预测的角度对灰色和时序模型进行了比较和分析;提出了基于优化灰参数α、u的GM(1,1)模型和AR组合模型预测高层建筑物沉降变形的新方法;将变形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GM-AR模型分别对趋势项和随机项进行预测,应用结果表明,该方法使预测结果更为可靠、准确。  相似文献   

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