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本文扼要介绍了灰色系统的基本理论、建模方法和检验精度的分析方法。并以四平市地下水动态特征为例,建立GM(1,1)包络模型,进行了地下水位拟合和外推预报。结果表明,GM(1,1)模型计算简单,是一种实用的预报方法,预报结果比较可靠。 相似文献
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基于Verhulst模型的滑坡位移预测研究及其程序化实现 总被引：1，自引：1，他引：0
以甘肃省黄茨滑坡位移时间预测为例,在滑坡工程地质条件、成因、发生与发展过程分析的基础上,结合地面监测桩以及位移计监测的位移时间数据,运用Verhulst预测模型建立了该滑坡位移预测研究的思路.在此基础上,运用Ex-cel内嵌的VBA语言编写了相应的位移时间预测预报程序,解决了笔算困难问题.通过具体实例分析,将Verhulst模型、灰色GM(1,1)模型预测结果与实际监测结果进行对比分析,验证了该模型在滑坡位移时间预测中的适用性以及程序的可靠性.研究结果表明,Verhulst预测模型适宜于滑坡临滑预报,而灰色GM(1,1)预测模型适宜于滑坡中短期预测预报,通过Ver-hulst模型预测黄茨滑坡的临滑时间在1995-01-26至1995-01-27之间,预测结果与滑坡实际滑动时间较为一致,由此说明运用Verhulst预测模型对滑坡进行临滑预报是可行的. 相似文献
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为了提高GM(1,1)模型在滑坡变形预测中的预测精度和普遍适用性,论文首先分析了GM(1,1)模型的数学特点,并根据建模机理所存在的固有缺陷探讨了几种合理实用的改进方法。在此基础上,结合呈对数型曲线的链子崖危岩体变形监测数据和呈指数型曲线的黄龙西村滑坡变形监测数据,分别了建立了传统GM(1,1)、无偏GM(1,1)、中心逼近式GM(1,1)、重构背景值的GM(1,1)和灰色神经网络组合等预测模型。预测结果表明:针对不同数学特点的滑坡变形数据,特定改进的GM(1,1)模型较传统模型预测精度更高,适用性更强。 相似文献
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传统GM(1,1)模型用于预测时,该模型在初始的少量数据中,才能充分利用有限的数据反映系统的发展变化,越往后监测,该模型的预测精度就越弱。而在实际应用中,必须不断考虑那些随时间相继进入系统的扰动或驱动因素,随时将每一个新得到的数据置入系统中,建立新信息GM(1,1)模型进行动态预测。因此,针对传统GM(1,1)模型存在的不足,文章建立了灰色新陈代谢GM(1,1)滑坡预测模型,并利用该模型对巴达高速公路滑坡位移变形进行了预测。结果表明,灰色新陈代谢GM(1,1)模型精度较高,预测误差较小,有很好的工程应用价值。 相似文献
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降雨诱发区域性滑坡预报预警方法研究 总被引：6，自引：0，他引：6
论文以四川省雅安市雨城区为研究区，将逻辑回归模型引入区域降雨型滑坡预警预报，建立了同时考虑降雨强度和降雨过程的降雨临界值表达式。在滑坡危险性区划的基础上，研究提出了区域降雨型滑坡预警预报指标，包括临界值降雨指数R和滑坡发生指数L，并利用20台自动遥测雨量计和地质灾害群测群防网络，采用历史记录雨量和预报雨量，建立了区域降雨型滑坡预报预警体系。 相似文献
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滑坡时间预报的费尔哈斯反函数模型法 总被引：7，自引：0，他引：7
费尔哈斯模型是德国生物学家费尔哈斯１９３７年提出的一种生物增长模型。本文利用这一模型的反函数来拟合和描述边坡变形特征，建立了滑坡时间的预报判据和预报模型。 相似文献
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刘长礼 《地质灾害与环境保护》1992,3(1):49-52
本文以厦门石湖山软土地基沉降预测为例,用灰色系统理论的方法,对现场观测数据进行了计算机模拟,建立该地基地面沉降的GM(1,1)预测模型,并用该理论提供的检验方法,对该模型进行了检验和可信度分析,证明用此法预测的地面沉降精度很高。同时,还运用传统的方法,建立了三种预测模型,对比和验证了GM(1,1)模型的精度,结果是GM(1,1)模型的精度最高。为地面沉降的预测找到了一种切实可行的方法。 相似文献
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灰色新陈代谢GM(1,1)模型在滑坡变形预测中的应用 总被引：7，自引：0，他引：7
由于常规GM(1,1)模型用于预测时,精度较高的仅仅是最近的几个数据,越往未来发展,该模型的预测精度就越弱。针对常规GM(1,1)模型存在的不足,文章建立了灰色新陈代谢GM(1,1)滑坡预测模型,并利用该模型对向加坡滑坡和链子崖危岩体GA监测点位移变形进行了预测。结果表明,灰色新陈代谢GM(1,1)模型精度较高,预测误差较小,有很好的利用价值。 相似文献
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阶跃型位移特征滑坡时间预测预报研究 总被引：1，自引：0，他引：1
滑坡时间预测预报目前主要以滑坡最终破坏的时间为目标函数,但对于变形特征为阶跃型的滑坡却难以准确地预测其破坏时间。为此,提出以位移作为此类滑坡时间预报的目标函数。将滑坡位移分解为蠕变位移和波动位移,采用二次移动平均法分别提取,然后采用多项式拟合和灰色GM(1,1)模型分别对蠕变位移和波动位移进行预测,最后将两部分预测位移相加得到滑坡预测的总位移。以典型阶跃型位移特征滑坡——三峡库区八字门滑坡为例,运用其位移监测数据进行验证,并对多模型预测结果进行对比分析,结果表明,该位移预测模型预测精度良好,能较好地预测阶跃型位移特征滑坡位移。 相似文献
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滑坡的临滑预警预报研究一直以来都是热点也是难点。速度倒数模型是目前广泛使用的临滑预报模型,选择恰当的拟合曲线起始点将提高预报模型的精度。利用经济学上非常成熟的平滑异同平均线指标（MACD）快速寻找速度倒数模型拟合曲线的起始点,也就是滑坡临滑加速变形阶段开始加速（Onset of Acceleration,OOA）点,并以云南省会泽县的区布嘎滑坡为例,使用该指标对滑坡体进行临滑预报,并对该模型准确性进行了评估。结果表明:当变形速度的MACD值在?1~1的区间时,代表滑坡变形速度虽然有所增加,但变形趋势并未整体改变;当MACD值超过?1~1的区间,代表滑坡变形趋势整体发生改变,可将此阶段短期平均线上穿长期平均线的点（同时也是MACD值由负转正的点）,作为滑坡OOA点。利用MACD指标能够快速有效的寻找拟合曲线起始点,利用指数平滑函数（ESF）处理的监测数据,拟合曲线的确定系数最高,误差率最低,误差率低于2%,模型预测结果随着数据的更新,将不断逼近真实结果,具有较高的准确率。 相似文献
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贺小黑 《中国地质灾害与防治学报》2020,31(6):91-95
针对选点法和变换法在求取Pearl模型参数时误差较大的缺陷，且预报判据缺乏足够论证，可能导致预测预报准确度较低问题，将非线性拟合确定参数的方法应用到Pearl模型的滑坡预测预报中，推导了Pearl模型速度和加速度最大值判据预报滑坡发生时间的计算公式。将非线性拟合确定参数的方法和推导的判据计算公式应用于一些滑坡实例的预报中，结果表明:滑坡实际发生时间介于Pearl模型速度最大值判据和加速度最大值判据的预报时间之间，用Pearl模型加速度最大值判据能起到提前预报的作用。 相似文献
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在传统的GM(1,1)模型建模的基础上,采用改进欧拉算法简化GM(1,1)模型中参数的求解过程,进行滑坡变形动态预测。本文根据某高速公路滑坡治理过程中的变形监测数据,应用改进的模型进行滑坡变形动态预测,通过预测结果和实际监测数据进行对比分析,结果表明:改进欧拉算法的GM(1,1)模型参数计算简单,且预测精度为一级;不仅适用于滑坡变形等时距监测数据的低增长序列预测,也适用于高增长序列预测,证明该改进欧拉算法的有效性。 相似文献
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Predicting the deformation and evolution tendency of landslides is essential to landslide disaster prevention and mitigation.
At present, most of the proposed models for landslide displacement prediction belong to single models. It is difficult to
accurately describe the deformation and evolution law only by a single model for the complexity of landslides and limitation
of the models. In this paper, we presented an application of linear combination model with optimal weight in landslide displacement
prediction. We took Huanlongxicun and Saleshan landslides in Gansu province of China as examples, firstly to build GM(1,1)
and Verhulst models for displacement prediction of the two landslides; then build two linear combination models of the two
landslides, on the basis of the combining theory with optimal weight and the prediction results of the GM(1,1) and Verhulst
models. The results show that the prediction accuracies of the combining models are much higher than those of the single models
for both Huanglongxicun landslide and Saleshan landslide. Therefore, the combining model with optimal weight is an effective
and feasible method to further improve accuracy for landslide displacement prediction. 相似文献
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Verhulst生物生长模型是一种统计型的滑坡预测预报模型,针对原始Verhulst模型中把第一个数据点作为已知条件的理论依据不存在,可能导致预报精度较低问题,将前人改进Verhulst模型的方法应用到滑坡预测预报中,推导出用改进模型和速度最大值判据预报滑坡发生时间的计算公式。通过分析表明,原始Verhulst模型中以速度最大值作为预报滑坡发生时间的判据缺乏合理性,以加速度和加加速度最大值作为预报判据应更合理,并推导出用加速度和加加速度最大值判据预报的计算公式。基于推导的公式,编写Matlab程序进行计算,将原始和改进的Verhulst模型以及3种判据应用于一些滑坡实例的预报中。结果表明,（1）与原始Verhulst模型相比,改进模型的预报效果较好,其预报滑坡发生的时间更早,且更准确;（2）与速度最大值判据相比,加速度和加加速度最大值判据的预报效果较好,其预报时间较早,且较准确;（3）可把原始模型中单一的时间预报值拓展为一段预报的时间范围,该预报时间范围的上限是加速度最大值时刻,下限是加加速度最大值时刻;（4）用改进模型和该时间段范围判据进行预报能起到提前预报的作用,且预报结果较准确。此外,经讨论认为临近破坏时,裂缝的增多以及动摩擦系数小于静摩擦系数导致抗滑力降低,剩余下滑力增大,是使滑体产生加速度逐渐增大运动的原因。 相似文献
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基于最优加权组合模型及高斯－牛顿法的滑坡变形预测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在对最优加权组合理论和高斯－牛顿法优化非线性模型参数的方法研究的基础上,依托于洒勒山滑坡的实际变形监测资料,建立了该滑坡变形预测的3个非线性预测模型:指数模型、Verhulst模型和灰色GM（1,1）模型;利用最优加权组合理论建立了洒勒山滑坡的最优加权组合预测模型,并运用高斯－牛顿法对各单一模型和组合模型的参数进行了优化。通过对比分析得出:组合模型的预测精度高于任何单一模型的预测精度;参数优化后各单一模型的预测精度都有不同程度的提高;参数优化后的组合模型预测精度是最高的。因此,综合运用最优组合理论和高斯－牛顿法处理滑坡预测预报模型,是提高滑坡预测预报精度的行之有效的方法。 相似文献
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河西地区融雪径流的灰色预测方法 总被引：6，自引：10，他引：6
地河西地区主要河流３－６月径充特征的研究，以灰色系统理论为依据的ＧＭ（１，１）和ＧＭ（０，Ｎ）两种预测模式，分别应用于祁连山河西地区融雪径流的中长期预测，为基层生产部门的用水决策提供科学依据，并在实际应用中取得了良好的效果。 相似文献
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Landslide susceptibility mapping by binary logistic regression, analytical hierarchy process, and statistical index models and assessment of their performances 总被引：15，自引：1，他引：14
The current research presents a detailed landslide susceptibility mapping study by binary logistic regression, analytical hierarchy process, and statistical index models and an assessment of their performances. The study area covers the north of Tehran metropolitan, Iran. When conducting the study, in the first stage, a landslide inventory map with a total of 528 landslide locations was compiled from various sources such as aerial photographs, satellite images, and field surveys. Then, the landslide inventory was randomly split into a testing dataset 70 % (370 landslide locations) for training the models, and the remaining 30 % (158 landslides locations) was used for validation purpose. Twelve landslide conditioning factors such as slope degree, slope aspect, altitude, plan curvature, normalized difference vegetation index, land use, lithology, distance from rivers, distance from roads, distance from faults, stream power index, and slope-length were considered during the present study. Subsequently, landslide susceptibility maps were produced using binary logistic regression (BLR), analytical hierarchy process (AHP), and statistical index (SI) models in ArcGIS. The validation dataset, which was not used in the modeling process, was considered to validate the landslide susceptibility maps using the receiver operating characteristic curves and frequency ratio plot. The validation results showed that the area under the curve (AUC) for three mentioned models vary from 0.7570 to 0.8520 $ ({\text{AUC}}_{\text{AHP}} = 75.70\;\% ,\;{\text{AUC}}_{\text{SI}} = 80.37\;\% ,\;{\text{and}}\;{\text{AUC}}_{\text{BLR}} = 85.20\;\% ) $ ( AUC AHP = 75.70 % , AUC SI = 80.37 % , and AUC BLR = 85.20 % ) . Also, plot of the frequency ratio for the four landslide susceptibility classes of the three landslide susceptibility models was validated our results. Hence, it is concluded that the binary logistic regression model employed in this study showed reasonably good accuracy in predicting the landslide susceptibility of study area. Meanwhile, the results obtained in this study also showed that the statistical index model can be used as a simple tool in the assessment of landslide susceptibility when a sufficient number of data are obtained. 相似文献