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近年来,相关的研究与实践表明,变形监测的数据处理方法比较成熟,如回归模型、卡尔曼滤波模型、灰色模型、时间序列模型以及人工神经网络模型等各种模型,均经过了各种检验,而且有效地应用在变形监测技术中。然而单一的模型预测有其自身的局限性,因此,预测模型需要采用组合优化模型弥补单一模型的缺陷。本文主要阐述了加权灰色线性回归组合模型在高铁隧道沉降预测中的应用,通过与传统的GM(1,1)模型以及灰色线性回归组合模型进行对比。实验结果表明,加权灰色线性回归组合模型具有较高的预测精度。 相似文献
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基于Matlab的灰色回归组合模型,是对灰色GM(1,1)模型以及线性回归模型的补充和改善,通过对某工程沉降监测数据进行分析和处理,并且与单一模型的预测精度相比较,从预测结果可知该组合模型的预测精度与单一模型相比有较大提高,这对于预测工程时间有一定的指导意义。 相似文献
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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
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灰色预测模型在变形监测领域已得到广泛的应用和发展,灰色模型在理论上可以进行中长期预测,但实际应用中随着时间的推移预测精度也随之下降,为了解决这一问题,本文对GM(1,1)模型进行了改进并将改进后的GM(1,1)模型与时间序列模型组合,利用GM-AR模型进行预测可提高模型的预测精度,并应用实例证明了该方法的可行性。 相似文献
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基于中值滤波的灰色预测模型及其在大坝变形预测中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
在大坝变形监测中,当用GM(1,1)模型对稳定变化的变形数据序列进行预测时,效果较好。但是,影响坝体变形的因素多种多样,且处于动态变化之中,观测数据中将不可避免地存在着一些随机扰动,这些扰动使大坝的变形曲线发生异常波动。此时仅用GM(1,1)模型进行预测,其精度和可靠性就会下降。为此,本文提出一种基于中值滤波的GM预测模型,即先用中值滤波算法对发生波动的原始变形监测数据进行滤波处理,而后再建立GM模型进行灰色预测。实例证明,基于中值滤波的GM预测模型可以有效地提高大坝变形的预测精度。 相似文献
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冉典 《测绘与空间地理信息》2014,(8):84-86
针对传统灰色模型建模过程中易受观测数据随机噪声干扰的影响,利用抗差卡尔曼滤波理论能够有效地估计含有噪声的观测值的优点,构建了基于抗差卡尔曼滤波的GM(1,1)模型。结合实例,验证了该模型在一定程度上可以提高变形监测预测精度,更好地反映观测对象的变形趋势。 相似文献
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非等间隔灰色GM(1,1)模型在沉降数据分析中的应用 总被引：10，自引：3，他引：7
本文用灰色系统理论的非等间隔模型GM(1,1)对西安市朱雀大厦周边建筑物及地表沉降观测数据进行了建模、分析和预测,并且与传统的回归模型拟合结果进行了比较,比较的结果验证了该灰色模型在建筑物及地表沉降变形分析中的实用性、正确性和有效性。 相似文献
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灰色幂模型又称非线性灰色伯努利模型(NGBM(1,1)),是灰色GM(1,1)模型的一种改进模型,具有非线性特征,在拟合和预测非线性特征数据方面具有优势。NGBM(1,1)模型相比于GM(1,1)模型具有更高的预测精度和更广的适用范围,它在经济、农业、气象等方面已有较广应用,但是在变形监测领域的应用还比较少。本文在已有的灰色系统理论的基础之上,将NGBM(1,1)模型应用在测绘领域的变形监测中。先对原始的变形监测数据进行累加、累减、求背景值,并根据原始数据求出最佳幂指数值和灰作用量,然后利用求解出的参数建模拟合已有数据并预测边坡监测的数据。实验结果表明,灰色幂模型NGBM(1,1)的预测精度比传统GM(1,1)模型预测精度更高。 相似文献
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非等时空距GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用 总被引：8，自引：0，他引：8
以灰色理论为指导，GM（1，1）模型为基础，提出用最小二乘原理对灰色模型进行优化，大大提高非等时距GM（1，1）模型的预测精度，并对某海堤监测数据进行预报，检验结果表明预测值达到很好精度，由此证明，此方法有较大的应用价值。 相似文献