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《测绘与空间地理信息》2020,(7)
结合青岛某工程大厦实测数据,提出了基于小波去噪的改进灰色-马尔柯夫组合模型,对建筑物进行沉降预测。首先,采用小波变换理论对数据进行小波去噪;然后,利用Matlab建立新陈代谢灰色模型,并对去噪数据进行沉降预测;最后,将新陈代谢灰色模型得到的相关预测值划分为不同的状态区间,再利用马尔科夫模型来确定最终的沉降预测值。结果表明,组合模型的预测精度和预测结果要优于其他两个模型,且其稳定性和可靠性都有很大提高。 相似文献
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结合青岛某火车站基坑沉降观测工程,本文运用灰色预测模型对其沉降数据进行处理,并对其未来趋势做出预测。传统灰色预测模型的优点是计算简单,但其与原始数据拟合程度较低,预测精度有时也不能满足要求。为了提高灰色模型的拟合和预测精度,本文对原始数据进行对数变换以提高原始数据序列的光滑度,并融入新陈代谢思想对模型做进一步优化。结果表明,优化后的模型预测精度较高,有较好的应用价值。 相似文献
3.
针对GM(1,1)模型对非线性数据的沉降趋势及其波动特征无法进行准确地预测,而灰色残差模型和灰色马尔科夫模型又无法解决这个问题,提出了灰色自记忆预测模型。该模型利用了自记忆原理考虑过去和现在对未来的影响的记忆性特点,克服了GM(1,1)模型对初值比较敏感、预测精度低等局限性,提高了对波动性数据的预测能力。通过实例验证表明了灰色自记忆模型的可靠性和可行性。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2020,(2)
针对基坑沉降具有非线性及随机性的特点,建立基于马尔科夫链修正的Logistic曲线预测模型进行基坑沉降预测。基坑监测工程实例应用表明:利用Matlab平台的nlinfit函数进行Logistic曲线参数估计是有效的,将Logistic模型拟合值与观测值的残差用于马尔科夫的状态划分,构造状态转移概率矩阵,建立马尔科夫链优化的Logistic模型,预测均方根误差和平均绝对百分误差都比单一Logistic模型小。这表明该方法用于基坑沉降预测是可行的。 相似文献
8.
以武汉市地铁6号线施工沉降监测为例,利用多种预测模型对第十一标段武胜路站—汉正街站区间的沉降量进行了预测。通过对比分析可知,灰色GM(1,1)模型的拟合值与实地观测趋势大致吻合,但灰色线性回归组合预测模型的拟合效果更好,平均相对误差可达2.564×10~(-3)%。为得到精度更高、鲁棒性更好的预测模型,对灰色线性回归组合预测模型进行了加权优化。结果表明,利用改进模型进行预测的平均相对误差为1.769×10~(-3)%,验证了该模型的可靠性,对地铁施工过程中的安全稳定性评价具有一定的参考价值。 相似文献
9.
在短期基坑沉降监测中,由于数据量少且呈非线性变化,沉降模型很难准确建立。灰色GM(1,1)对数据少、趋势性强、波动小的数据有较高的预测精度,但不能模拟复杂的非线性函数;BP神经网络可以对非线性数据进行学习训练,具有自学习、自适应能力;通过将GM(1,1)与BP神经网络组合,并优化网络部分的学习率、权值和阈值等,建立一种改进的灰色神经网络模型,该模型具有对非线性数据自学习、自适应能力和预测精度更高等优点。通过某基坑沉降监测分析,验证改进的灰色神经网络模型预测精度更高,适合短期建模,具有很好的实用性。 相似文献
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基于灰色-马尔柯夫链预测模型的耕地需求量预测研究 总被引：41，自引：2，他引：41
讨论了耕地总量预测的方法，在分析现有耕地预测方法的基础上，针对灰色GM(1，1)预测与马尔柯夫链预测的优点和不足，提出了基于灰色一马尔柯夫链的耕地需求量预测模型，并以湖北省耕地需求量为例，时该模型进行了实例验证和应用。 相似文献
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王晓颖 《测绘与空间地理信息》2017,(3)
BP神经网络模型是一种经典的预测模型,被广泛应用于变形分析预测的各个领域。本文采用一定方法以进一步改进BP神经网络模型,并通过灰色Verhulst-BP模型分析软基处理地基的实例数据,结合Matlab语言,编程比较分析预测及实测的数据,得出结果证明改进灰色Verhulst-BP模型的分析预测精度较高,比较适合于建筑地基变形的预测分析。 相似文献
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基于 Markov 理论的加权非等距GM（1，1）预测优化模型 总被引：1，自引：0，他引：1
背景值的构造方法是影响加权非等距GM(1,1)预测模型的精度和适应性的关键因素。文中通过等分函数法构造新的背景值对传统的加权非等距GM(1,1)模型进行优化,优化后的模型使其同时适应于高增长指数序列和低增长指数序列,提高传统模型的预测精度和适应性能力。但是优化后的模型依然易受建模数据随机扰动影响。马尔科夫(Markov)模型具有削弱建模数据的随机扰动性的优势。基于此,将优化的加权非等距GM(1,1)模型和Markov理论有机结合,构建优化的加权非等距Markov-GM(1,1)预测模型。最后,结合秀山湖二期工程的变形实测数据,运用新陈代谢的计算模式进行预测验证。结果表明:优化的加权非等距Markov-GM(1,1)预测模型的拟合和预测精度都优于传统的加权非等距GM(1,1)预测模型,新的预测模型的适用性更强,具有实际的参考价值。 相似文献
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加权灰色预测模型及其计算实现 总被引：21，自引：2，他引：21
鉴于GM（1，1）灰色预测模型中背景值取值方法的不足，引入背景值最佳生成系数，得到新的背景值计算式，从而将GM（1，1）预测模型扩展为加权灰色预测模型－－PGM（1，1）预测模型；并对PGM（1，1）预测模型中的最佳生成系数p及灰参数的估计计算进行了详细论述，应用迭代法来确定要应的数值。实例表明，此方法的拟合精度和预测效果均优于GM（1，1）模型。 相似文献
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针对地基沉降机理复杂及随机性特点,结合马尔可夫链理论,本文建立了一种马尔可夫链改进的MMF沉降预测模型。首先采用部分实测沉降数据,利用CurveExpert软件拟合MMF模型;然后根据MMF模型预测相对误差大小,并按照马尔可夫理论划分状态区间,构建状态转移概率矩阵,预测下一个沉降量所处的状态,从而得到了马尔可夫链改进的MMF预测值;最后将本文模型应用于深圳滨海大道市政工程软土路基沉降预测中,并对模型的预测效果进行精度分析。结果表明,马尔可夫链改进的MMF模型的预测精度较单一的MMF有明显提高,建模方法合理,可用于类似的工程预测。 相似文献
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基于模糊神经网络的土地合理储备量预测研究 总被引：8，自引：0，他引：8
将神经网络和模糊理论相结合建立模糊神经网络模型,从模糊神经网络角度并运用灰色系统理论对建设用地量进行预测,并应用于重庆市2005～2010年的建设用地量预测.计算分析结果表明,该模型具有良好的可行性和合理性,可以为确定土地合理储备量提供依据. 相似文献