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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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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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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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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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灰色GM(1,1)模型最优维数的研究 总被引：2，自引：1，他引：2
灰色GM(1,1)模型的维数对模型的预测精度有很大的影响,本文通过自编的FORTRAN程序,在合适的范围内对GM(1,1)模型的维数进行自动优化,通过对宁波市地面沉降数据的计算分析,得到了C和P的定性关系,确定了优化的评价标准,维数最优化后的模型能反映预测数列变化幅度的大小。 相似文献
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毕节生态试验区是典型的喀斯特地区,人口密度大,生态环境脆弱,水土流失严重,耕地保护尤为重要。本文以毕节地区1998—2006年常用耕地面积统计数据为基础,分别利用灰色GM(1,1)模型和Verhulst模型对该喀斯特地区常用耕地面积变化进行预测。预测结果表明,GM(1,1)模型和Verhulst模型都揭示了毕节地区常用耕地面积在未来几年呈逐年递减的趋势。但是通过模拟精度验证,研究区耕地面积原始数据变化曲线呈S型,就灰色GM(1,1)模型与Verhulst模型模拟预测结果相比较,对于原始数据的模拟,GM(1,1)模型预测精度较高,而Verhulst模型更适合研究区未来几年耕地面积变化的预测。该研究结果可为区域合理利用土地资源、编制土地利用规划和耕地保护提供依据。 相似文献
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应用灰色模型对滑坡变形进行预测,目前常用灰色GM(1,1)模型,而灰色GM(2,1)模型应用较少.在实际建模中发现,取不同长度的数据序列,建立的模型也不一样,所得的预测结果也有所不同.针对上述问题,本文基于统计的方法,得出白店子滑坡灰色预测模型最佳数据序列长度,在此基础上建立GM(2,1)模型对该滑坡深部位移进行预测,并与GM(1,1)模型预测结果进行了对比.结果表明,总体精度上GM(2,1)模型略高,预测误差较小,有很好的应用价值. 相似文献
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探讨了灰色理论方法在快速法载荷试验数据处理中的应用,并运用此理论对快速载荷试验各级荷载下的t-s曲线及总体的P-S曲线进行预测,以得到荷载作用下与慢速法一致的稳定沉降量。用VB语言编制了实用计算程序,通过对实例计算,得到的预测值与稳定沉降进行对比,证明了该法对于两种曲线的预测是可行的。同时评价了GM(1,1)以及等维灰数递补GM(1,1)两种模型对于远距离预测的精度。算例表明,对于P-S曲线的外推预测,最好只进行2～3级,外推级别较多时,精度不高,若应用于远距离预测,必须对模型作进一步改进。 相似文献
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中心逼近式灰色GM(1,1)模型在滑坡变形预测中的应用 总被引：6，自引：0，他引：6
黄龙西村滑坡位于甘肃天水,属黄土高势能滑坡,滑体体积3.9105m3,基底为花岗闪长岩。为了提高滑坡灰色GM(1,1)模型的预测精度,采用一种改变背景值的方法--中心逼近式灰色GM(1,1)模型。通过黄龙西村滑坡实例验证分析,结果表明中心逼近式灰色GM(1,1)模型的预测值与该滑坡实际监测值十分接近,且其残差平方和及平均误差百分比明显比传统灰色GM(1,1)模型的残差平方和及平均误差百分比小,具有较高的预测精度。同时,可通过调整模型中参数m的取值,使中心逼近式灰色GM(1,1)模型具有更高的预测精度。经计算,当m=6时,中心逼近式灰色GM(1,1)模型的预测精度比传统灰色GM(1,1)模型提高了5.34%。 相似文献
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沉降现象在各地区普遍发生,地面沉降量预测越来越受到重视。本文通过结合灰色(GM(1,1))预测模型和支持向量机(SVM)模型各自的优点,建立灰色支持向量机(GM(1,1)-SVM)残差修正模型,在突出时间序列发展趋势影响的同时降低序列中异常值的消极作用。以某高层建筑的18次地面沉降量数据为实例,检验GM(1,1)-SVM模型的预测效果。结果表明:相对单一的GM(1,1)沉降量预测模型,GM(1,1)-SVM模型相对误差小,预测精度高,对地面沉降量预测有一定指导意义。 相似文献
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New grey prediction model and its application in forecasting land subsidence in coal mine 总被引：2，自引：1，他引：1
Mining subsidence destroys environment seriously and is difficult to forecast because the parameters in prediction model are difficult to obtain. As there are many uncertainties in mining subsidence, we forecast it by grey prediction model. Traditional GM (1,1) model predict for a time series. In this paper, the panel data are studied and are viewed as a sequence in which elements are matrix based on cross-sectional data, and the mean sequence of row vector GM (1,1) model, mean sequence of column vector GM (1,1) model and the cell volume sequence GM (1,1) model are established, respectively. Combining these grey models, we build prediction model of cross-sectional data matrix sequence. Thus, the scope of grey prediction has been expanded, and grey forecasting theory has been enriched. Using the newly built predictive models, we study the land deformation due to mining of Pingdingshan coal mine in Henan Province. Practical verification and model accuracy test show that the grey model can make accurate predictions, with a good agreement between the predictive value and actual value. It can provide effective and accurate information and also can provide an important reference for the reclamation planning of surface environment. 相似文献
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Zheng-Xin Wang 《Natural Hazards》2013,68(2):675-686
Determining the food supply after natural disasters is necessary to ensure the safety and social stability of people in disaster areas. An accurate prediction of food demand can help in the creation of a rational food supply program after natural disasters. This study proposes a grey prediction method to deal with irregular fluctuations in food demand after snowstorms. A GM(1,1) model with adaptive background values was established, and the Fourier series was applied to describe the irregular fluctuations in residuals. A genetic algorithm was designed based on GM(1,1) and Fourier series to optimize model parameters and to minimize the mean absolute percentage error. An optimal predictive function was also constructed by using the combined GM(1,1), Fourier series, and optimal parameters. The proposed forecasting method was used to predict three vegetables demand after the 2008 Chinese winter storm and was compared with the traditional GM(1,1) model. Results show that the proposed method has superior forecasting performance over traditional grey methods. 相似文献
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使用改进的GM(1,1)模型,即滚动灰色GM(1,1)模型,其中模型初始点是动态且最佳的,并减少了系统误差。通过对攀枝花市2004年~2015年的钒钛磁铁矿供需进行预测后,提高了整个预测的精度和可靠性,最后还给出了攀枝花加深利用钒钛资源的对策和建议。 相似文献
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灰色-进化神经网络模型在深埋隧道围岩变形预测中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
由于深埋隧道围岩的变形受到构造、应力场、地下水、开挖方式等复杂因素的综合影响,具有位移时间序列的单调增长的特殊性和非线性,运用响应成分模型将隧道围岩位移量分解成具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项。建立灰色–进化神经网络模型对趋势项和随机项进行预测,既结合GM（1,1）模型较好预测序列增长趋势的特点,又结合神经网络利用自适应实现网络总体误差最小的特点,进而解决了单一利用GM（1,1）模型时预测值的随机偏离量较大的问题,保证了预测的精度。将该模型应用于基于实测位移资料的堡镇隧道围岩水平收敛位移短期预测,较好地揭示了隧道围岩收敛位移演化的规律,为合理选取二次衬砌时机提供了参考。 相似文献