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相似文献
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1.
通过运用灰色GM(1,1)和Kalman滤波模型分别对某高层建筑物的沉降变形趋势进行分析,得出灰色GM(1,1)适用于短期且变形趋势呈线性变化的变形分析与预测,而Kalman滤波模型不仅适用于短期预测,对于长周期预测也有较高的精度。因此,在观测周期较短时,灰色GM(1,1)和Kalman滤波模型对线性变化的高层建筑物都有较高的预测精度,但是对于较长周期的观测,Kalman滤波模型预测的精度和可靠性要高于灰色GM(1,1)模型。  相似文献   

2.
灰色系统与时间序列在高铁沉降变形中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
介绍了灰色系统GM(1,1)模型、时间序列二次指数平滑模型的基本原理,给出了模型精度评定的方法 ;用Matlab编程实现模型的建立并对高速铁路沉降变形进行了分析与预测,通过工程实例对比分析2种模型的预测效果。结果表明,时间序列二次指数平滑模型较适合短期或中期变形趋势呈线性或微小波形的变形分析与预测,而GM(1,1)模型对短期呈线性或指数分布趋势的变形有较好的效果;时间序列二次指数平滑模型的可靠性与准确度比GM(1,1)模型高。  相似文献   

3.
本文以高层建筑物沉降变形预测为主要研究目的,讨论了GM(1,1)方法适用于单一指数增长模型、对预测序列数据异常情况难以准确预测的局限性,利用线性回归适用短期预测的特点,提出了基于GM(1,1)与线性回归组合预测高层建筑物沉降变形的方法;对组合模型预测精度起决定性作用的灰指数v和参数m进行了分析,给出了求解灰指数v和参数m的最优值算法,最后利用组合模型对某高层建筑物沉降变形数据进行了解算,应用结果表明,该方法使预测结果更为可靠、准确。  相似文献   

4.
在传统的GM(1,1)模型和AR模型的基础上提出一种基于Kalman滤波的GM-AR模型预测新算法。利用卡尔曼滤波对原始监测数据进行滤波消噪,获取有效地实际变形量;然后对实际变形量中的趋势项和随机项运用GM(1,1)-AR组合模型进行建模组合。通过工程实例分析表明,基于卡尔曼滤波的GM(1,1)-AR模型相比单一的GM(1,1)模型和GM(1,1)-AR模型,有效地减弱观测噪声的影响,提高预测精度。  相似文献   

5.
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   

6.
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   

7.
针对目前灰色理论模型在变形监测中的应用,本文分析了PGM(1,1)模型中的参数及其求解的方法;对于建模时前期观测值对后期预测值的影响,引入新陈代谢理论,通过整体最小二乘求解得到模型的背景值。结合高层建筑物沉降监测的实例进行计算分析,结果表明,基于新陈代谢的PGM(1,1)模型相比于传统的GM(1,1)模型,在建筑物沉降预测方面具有较好的效果。  相似文献   

8.
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   

9.
利用时间序列分析方法中的二次移动平均法提取出沉降监测序列中的趋势项,并在此基础上建立固定维数的动态GM(1,1)灰色模型进行沉降预测,同时利用Kalman滤波方法进行沉降预测,结合实际算例结果表明,这两种模型均能够较好地进行预测,证明了这两种预测模型均具有一定的可行性和有效性,并对两种预测模型在沉降监测预报中的应用进行了比较和分析。  相似文献   

10.
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   

11.
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   

12.
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  
陈伟清 《测绘科学》2005,30(5):43-45
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   

13.
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   

14.
针对建筑物沉降变形中各监测点相互关联、相互影响的情形,可将灰色系统理论中的GM(1,N)模型引入到建筑物沉降分析中。本文利用灰度关联方法确定相关因子的关联度,建立GM(1,N)模型,并与回归分析、GM(1,1)模型比较。通过工程实例,得出灰关联GM(1,N)模型预测精度明显高于另外两种模型,验证了该模型在进行建筑物沉降分析预测中应用的可行性。  相似文献   

15.
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   

16.
针对传统灰色GM(1,1)预测模型在建筑物变形监测预报中的拟合精度较差、预测精度较低和预测时间较短的问题,文中以传统GM(1,1)、线性回归和马尔科夫模型为理论基础,构建了灰线性马尔科夫预测模型,并结合某建筑物变形监测的观测数据,运用新陈代谢的计算模式进行预测。结果表明,灰线性马尔科夫预测模型的拟合精度和预测精度优于单一的灰色GM(1,1)预测模型和线性回归预测模型,灰线性马尔科夫预测模型具有预测精度高、预测时间长和稳定性高的优势。  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.
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   

19.
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   

20.
介绍了动态非等时距GM(1,1)模型的建模原理、建模过程以及精度评定方法,阐明了动态非等时距GM(1,1)模型中维度选择、残差改正的问题,结合高层建筑沉降监测实例进行分析,将动态非等时距残差GM(1,1)模型预测结果与实测值进行比较,得出动态非等时距残差GM(1,1)模型在建筑物沉降监测中具有很高预测精度的结论,证明了该方法的可行性与可靠性,适用于高层建筑沉降监测.  相似文献   

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