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1.
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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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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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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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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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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边坡变形模拟预测的普适灰色模型 总被引：13，自引：2，他引：13
传统灰色GM(1,1)模型,多适用于等间距监测数据序列的模拟预测;对非等间距序列,一般经过等间距处理或经过繁复的变换计算直接建立非等间距模型.从边坡变形模拟预测的角度来讲,传统灰色GM(1,1)模型只有当边坡变形呈低增长序列时,才能获得较高的模拟和预测精度,而对呈高增长序列的边坡变形往往产生较大的滞后误差.以优化灰色模型背景值为基础构建的普适GM(1,1)模型,不仅适用于边坡变形等间距监测数据的低、高增长序列,而且适用于非等间距的低、高增长序列,且都能获得很高的模拟和预测精度,对边坡变形的模拟预测具有普遍的适用性. 相似文献
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改进的灰色Verhulst GM(1,1)建筑物沉降模型 总被引：1，自引：0，他引：1
刘玉成 《中国地质灾害与防治学报》2006,17(4):61-63
造成建筑物的沉降因素是复杂多样,沉降机理与过程是非线性的,从理论上给出符合实际的建筑物沉降公式很困难,许多安全等级很高的重要建筑物在施工期间均需进行沉降观测,以保证建筑物的安全而及时修改设计。根据建筑物沉降观测数据列特征,综合分析了影响建筑物沉降的因素,应用灰色理论关于连续非线性数据列的建模方法,经过二次拟合,建立了能描述高层建筑沉降过程的非等间距灰色Verhulst GM(1,1)模型。该模型经重庆地区某高层建筑沉降观测实例验证,能较准确预测建筑物的沉降过程和最终沉降量。表明利用少数高层建筑沉降的观测数据建立非等间距的灰色Verhulst GM(1,1)模型能较准确模拟建筑物沉降过程和预测最终沉降量,其建模方法较简单、精度高,具有一定的实用性。 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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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
11.
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
12.
灰色线性回归组合模型在北京地面沉降分层预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
灰色系统理论GM(1,1)模型,应用于地面沉降模拟和预测中只能分析数据的指数变化规律。对于地面沉降发展过程中,存在的线性关系不能有效地反映。本文利用灰色组合模型中的第一类灰色组合模型即GM(1,1)与线性回归模型相融合。选取北京东部某地面沉降监测站2004～2012年的分层监测数据建立模型,计算出各监测层位沉降的数学模型,并以此预测各监测层位地面沉降量。结果表明：利用灰色线性回归组合模型在对地面沉降进行分层模拟和预测是可行的。在已有数据的基础上,利用数学模型进行沉降模拟时,两种模型的精度均很高,但通过模型预测未来一年沉降量时,灰色线性回归组合模型的精度,要远高于普通均值GM(1,1)模型。 相似文献
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近年来,地热资源作为一种绿色清洁能源越来越受到国家重视,开采利用的规模也越来越大。如何对地下热水水位的变化趋势进行准确预测,为政府决策提供技术依据显得尤为重要。由于水位监测数据有限,尝试采用灰色系统GM(1,1)模型,对廊坊市不同热储层地热井的地下热水水位进行了预测。通过对原始数据进行"一次累加,均值处理,构建预测模型,得出时间响应函数,求解预测值"等计算过程处理,结果显示预测值与实际值基本吻合,这也验证了采用灰色系统GM(1,1)模型对廊坊市地下热水水位进行预测具有良好的效果。模型预测结果表明廊坊市地下热水水位呈逐年下降趋势,建议政府采取"推广地热资源的梯级利用,限制开采量、采补结合"等措施,合理开发利用地热资源,遏制地下热水水位不断下降的趋势,使地热资源得到可持续利用。 相似文献
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陈鹏宇 《地质灾害与环境保护》2009,20(4):101-105
地面沉降的模拟计算属于灰色问题,建立一个有效的灰色预测模型是十分重要的,在分析灰色线性回归组合模型模拟序列特点的基础上,建立了以原始数据直接建模的离散GM（1,1）模型（称为ODGM（1,1）模型）,将某沉降实例数据建立ODGM（1,1）模型,并与灰色线性回归组合预测模型进行比较,结果证明离散GM（1,1）模型优于灰色线性回归组合预测模型。 相似文献
15.
灰色系统与神经网络组合模型在地下水水位预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
灰色GM(1,1)模型与人工BP神经网络对于预测非线性数列变化趋势都具有很好的适用性,但同其他预测方法一样也存在各自的局限性。本文采用灰色GM(1,1)模型与人工神经网络相结合的方法,对GM(1,1)模型预测结果进行了修正。以收集到的某地区1996～2006年的地下水水位埋深数据为算例,计算结果表明,经人工神经网络修正后的灰色系统的预测值比原预测值的预测精度有了很大提高。 相似文献
16.
基于1989-1998年蓬莱市北沟镇和徐家集镇的耕地总量,利用灰色系统建立GM（1,1）模型,对2镇1999-2008年的耕地总量进行预测,并分析了变化趋势。预测结果显示,耕地总量将呈现出持续减少的趋势,合理利用和保护耕地资源是刻不容缓的任务。 相似文献
17.
岩石边坡系统是一典型灰色系统，其变形发展过程可以用灰色预测模型完成。尽管传统GM（1，1）模型预测有很多成功的实例，但是也存在一些预测偏差过大的情况，必须对其进行优化。逐步迭代法GM（1，1）模型不仅收敛速度快，而且与原始数据库序列的凹凸性保护一致。利用自编的计算程序对马步坎边坡预测测点G1沉降和开裂进行预测分析，结果表明逐步迭代法GM（1，1）优化模型计算精度较传统GM（1，1）模型和背景构造法GM（1，1）优化模型高，较好地反映了岩石边坡的变形趋势。 相似文献
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采用灰色系统理论中灰色动态模型GM（1,1）,对一观测孔地下水位埋深进行灰色动态模拟。利用观测孔2011年实测地下水位埋深数据建立GM（1,1）预测模型,并对2012年地下水位埋深进行预测。经验证,模型预测精度较高,具有一定的实用价值。 相似文献
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基于灰色理论的变形智能预测模型库研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对传统GM(1,1)模型在变形预测中精度不高和适应性不强的问题,将传统GM(1,1)模型从多个角度进行改进,并将传统模型及其改进模型进行集成,建立了预测模型库。利用灰色评价模型对模型库的预测结果进行评价,从而实现智能预测,并利用编程语言对模型库和评价模型进行了程序实现。最后利用盘古山钨矿变形数据对该模型库进行检验,结果表明,该模型库能根据不同特点数据,智能化地得到最佳预测结果,具有重要的应用价值 相似文献