共查询到17条相似文献，搜索用时 406 毫秒
1.
基坑变形是一个动态的相互依存的过程。在基坑开挖与施工过程中,可用灰色理论GM(1,1)与时间序列AR组合模型预测其变形发展。灰色模型预测发展趋势,时间序列预测其随机部分。根据某时间序列变形观测值分别建立灰色与时间序列预测模型,并随着新数据的加入适时修改模型参数。工程实例研究表明:用组合模型预测变形值,其误差大多数情况下小于5%;在数据较少或变形数据变化较大时,组合模型预测值明显优于单一模型预测值。但在数据较多且变化平稳时,用单一的灰色模型与灰色时间序列组合模型预测误差相差不大。预测步数越多,则预测精度越低。 相似文献
2.
边坡位移预测组合灰色神经网络方法 总被引：3，自引：0，他引：3
边坡位移的发展受地质条件、气候环境及人类活动等因素影响,变化趋势复杂,难以建立准确的经典数学模型对其进行全面描述。为了较准确地得到边坡位移数据,采用多模型信息融合技术对其进行预测。首先,将边坡这类影响因素复杂的系统作为一个灰色系统,分别采用GM(1,1)模型、Verhulst模型及DGM(2,1)模型对位移值进行预测;其次,考虑到神经网络的高速并行计算能力和类似人类思维活动的处理机制,利用神经网络方法对不同的灰色预测模型组合,生成灰色神经网络模型。通过反复训练、学习,自动调节,得出各模型在组合模型的合理权重,输出满意的结果。对比发现,利用组合灰色神经网络模型预测的位移值较单独的灰色模型预测的位移值具有更高的精度。 相似文献
3.
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
4.
基于GM（1，1）的组合灰色模型预测软基沉降 总被引：2，自引：0，他引：2
以灰色系统理论为基础,建立了沉降预测的组合灰色模型,对一般灰色模型具有的无限增长特性进行了改进和修正。在求解过程中,采用spline插值函数对现场观测沉降数据进行插值变换生成等时距序列,并对沉降预测模型的初值进行了优化选择,以提高预测精度。运用MATLAB语言编制模型计算程序,通过沉降预测实例及后验差法检验模型精度,表明沉降预测的组合灰色模型预测精度较高,具有较强的适用性。 相似文献
5.
金川14行风井直接关系到矿山的安全生产。本文建立了3种单一预测模型,并根据最优加权组合原理得到了最优加权组合预测模型。最优加权组合预测模型包含了单一模型的有效信息,提高了变形的预测精度。最优加权组合预测模型的模型精度与权重分配与单一模型的选取有关。作为一种短期预测模型,得出金川14行风井在近两个半年会保持稳态变形,不会出现大的突变。 相似文献
6.
为了预测边坡变形大小,以便及时采取防治措施,通过取不同的迟滞时间对原始监测数据进行相空间重置获得新的数据序列,再以这些新的数据序列为基础,采用预测残差平方和最小的线性优化方法,将ARMA时间序列法和GM（1,1）灰色理论的预测结果进行组合,对某矿的边坡变形量进行滚动组合预测。对不同方法的预测精度和预测残差的标准差进行了对比分析,结果对比表明,组合预测较单项预测方法残差标准差明显减小,且相空间重置后的组合预测结果提高了直接预测的平均预测精度,这为边坡变形趋势的预测与防灾预警提供了可靠的方法。 相似文献
7.
准确预测露天矿边坡变形是有效实现边坡临灾预警的重要保证,针对传统边坡变形预测方法无法表征和综合分析边坡变形受多种因素的影响,提出一种露天矿边坡变形的人工蜂群(ABC)算法优化广义回归网络(GRNN)组合预测模型(ABC-GRNN)。在此预测模型中,综合考虑了影响露天矿边坡变形的5个因素：开采扰动、降雨量、降雨持续时间、温度以及湿度。以山西中煤平朔安家岭露天矿为例,通过遗传算法改进BP神经网络(GA-BPNN)、支持向量机(SVM)等人工智能算法与实测变形数据进行预测效果对比分析。结果表明：ABC算法能够快速帮助GRNN寻优获取合适的传递参数,并对变形进行有效的预测。ABC-GRNN组合预测模型,将预测结果的平均绝对误差292.9 mm、平均绝对百分比误差0.691 3%及均方根误差338.9 mm分别降低到25 mm、0.043 3%和29.5 mm,说明该模型具有更高的预测精度;ABC-GRNN模型比其他模型收敛速度快,只经过7步的迭代,即可得到最小的均方误差。与其他预测模型相比较,本文模型的预测精度更高、泛化能力更强、收敛速度更快,有较高的实用价值。 相似文献
8.
通过边坡现场监测位移序列来预测未来时间边坡的位移,可以有效地评价和判断边坡的稳定性。多种非线性分析方法的组合可以有效提高预测精度,将灰色理论与投影寻踪回归各自的优缺点的基础上,提出了将二者相结合的一种新的预测模型--时序投影寻踪回归模型。新模型既发挥了灰色预测方法中“累加生成”的优点,弱化了原始序列中随机扰动因素的影响,增强了数据的规律性,又充分利用了投影寻踪回归方法易于描述非线性关系的优良特性,避免了灰色预测方法及模型存在的理论缺陷。同时,对模型的可靠性进行了验证。将文中提出的时序投影寻踪回归方法应用到 2 个工程实例,研究结果表明该模型预测值与实测值吻合较好,具有较高的精度,可为边坡位移的预测提供一条新的途径。 相似文献
9.
基于小波变换和GALSSVM的边坡位移预测 总被引：1，自引：0，他引：1
边坡变形是一个受多种因素综合作用的复杂非线性动力学演化过程,用现有的物理模型来解决边坡变形的预测问题有很大难度。大量的研究工作表明,用实测的边坡位移时间序列来预测边坡未来变形更为准确,而将多种方法组合起来进行预测成为研究的主要趋势。在此基础上,建立了一种基于小波变换和进化最小二乘支持向量机(GALSSVM)的边坡位移预测模型。首先利用小波变换将边坡时间序列分解为低频分量和高频分量,然后利用互信息法和伪近邻法得到各分量的时间延迟和嵌入维数并进行相空间重构,再根据各个相空间的特点建立相应的GALSSVM预测模型,最后把各分量的预测结果进行小波重构,重构后的结果即为最终的边坡位移预测结果。对丹巴滑坡预测研究表明,这种新的预测模型具有较高的预测精度,可以应用于实际工程 相似文献
10.
为了提高滑坡的预测精度,通过对灰色GM（1,1）模型与BP神经网络模型各自优缺点及互补性的分析,建立了GM—BP串联组合预测模型。模型首先采用等维动态GM（1,1）模型进行初步预测,然后利用BP神经网络对初步预测的结果进行训练及仿真,通过数据的归一化处理,参数的判定选取,获得组合模型预测值。以茅坪滑坡为例,对位移进行了预测。通过数据的对比分析,发现GM—BP串联组合预测模型在短期预测精度上高于单一模型。 相似文献
11.
考虑环境变量作用的滑坡变形动态灰色-进化神经网络预测研究 总被引：2，自引：0，他引：2
滑坡变形预测对于指导灾害的预防工作、保护人民的生命和财产安全具有重大实用价值。从系统论观点出发,结合岩土体流变理论和时序分析原理,在深入研究影响滑坡变形的主控环境变量基础上,将位移时序分解为趋势项和偏离项。采用灰色系统模型提取位移时序趋势项,结合遗传算法和人工神经网络建立起进化神经网络模型,逼近主控环境变量与位移偏离项之间的非线性关系。根据蠕变阶段和变形对环境变量响应情况,实时调整模型,建立起滑坡变形预测的动态灰色-进化神经网络（GM-ENN）模型。将此预测思路和方法应用于三峡库区某滑坡变形预测研究中,证实了模型的有效性和实用性,显示了动态预测的重要性。 相似文献
12.
边坡稳定性预测的模糊神经网络模型 总被引：9，自引：0，他引：9
根据边坡稳定问题具有的模糊性,提出了一种判定边坡稳定性的模糊神经网络模型。该系统仅从期望输入输出数据集即可达到获取知识、确定模糊初始规则基的目的。再利用神经网络学习能力便不难修改规则库中的模糊规则以及隶属函数和网络权值等参数,这样大大减少了规则匹配过程,加快了推理速度,从而极大程度地提高了系统的自适应能力。最后用收集到的边坡数据样本训练和测试模糊神经网络模型,结果表明该模糊神经网络预测边坡稳定性是可行的、有效的。 相似文献
13.
14.
15.
边坡稳定性的神经网络预测研究 总被引：21，自引：0，他引：21
根据神经网络法的基本原理，结合38个实际边坡工程稳定实例，应用VB5．0可视化编程语言，建立了边坡稳定性的神经网络预测模型，并运用该模型对部分边坡工程的稳定性进行预测，预测结果与边坡实际稳定状态相吻合，从而表明了神经网络法在边坡稳定性预测中的有效性。 相似文献
16.
基于粒子群优化神经网络算法的深基坑变形预测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
深基坑变形预测是进行施工参数调整和确保深基坑施工安全的重要手段,而如何对其变形进行有效、准确的预测是一个有待解决的技术难题。采用粒子群优化算法对神经网络模型的初始权值和阈值进行优化,并将已有的变形监测数据作为神经网络的输入参数,建立了基于粒子群优化神经网络算法的深基坑变形预测方法。将形成的方法应用于长春市火车站北广场深基坑开挖监测工程中。结果表明：8号水平位移测点预测结果的均方根误差为3.78%,平均百分比误差为5.48%;9号地面沉降点预测结果的均方根误差为5.62%,平均百分比误差为3.23%。经验证,本文方法预测深基坑开挖过程中的变形具有较高的可信度。 相似文献
17.
动量BP算法在路基沉降预测中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
提出一种采用动量BP算法来预测路基沉降的方法,结合具体的工程实例,构建了预测路基沉降的具体BP神经网络模型。预测结果表明,该模型有较高的预测精度,可作为预测路基沉降的一种新方法。 相似文献