共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
为实现各种预测模型的优势互补,提高沉降预测精度,分析单项沉降预测模型各自的特点,将组合预测方法应用到高速铁路沉降变形预测分析中;介绍组合预测基本方法和常用的定权方法,提出模型建立的步骤和具体原则,研究出一种变权最优预测的方法。通过工程实例验证表明,该组合方法预测精度较高,拟合能力更强,可作为高速铁路的沉降预测模型。 相似文献
2.
3.
变权组合模型在沉降预测中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
为探讨变权组合预测模型在沉降预测中的应用,以某大楼实测等时距沉降观测数据为研究对象,根据实测建筑物沉降数据所呈现的规律性,选取Logistic和Gompertz曲线模型对实测沉降数据进行了拟合;求取曲线模型的参数后,建立预测模型并进行预测.在此基础上,利用最小二乘法原理建立变权组合预测模型.根据各模型的预测结果及其计算出的模型精度显示,变权组合预测模型的拟合精度比Logistic和Gompertz曲线的拟合精度高,更适合于作为建筑物的沉降预测模型. 相似文献
4.
为探讨变权组合预测模型在沉降预测中的应用,以某大楼实测等时距沉降观测数据为研究对象,根据实测建筑物沉降数据所呈现的规律性,选取Logistic和Gompertz曲线模型对实测沉降数据进行了拟合;求取曲线模型的参数后,建立预测模型并进行预测。在此基础上,利用最小二乘法原理建立变权组合预测模型。根据各模型的预测结果及其计算出的模型精度显示,变权组合预测模型的拟合精度比Logistic和Gompertz曲线的拟合精度高,更适合于作为建筑物的沉降预测模型。 相似文献
5.
为了克服建筑物变形预测中单一模型预测精度差、不稳定的问题,本文融合了适应性强、互补性好的自回归滑动模型、灰色模型和三次指数平滑法三种模型,基于误差平方和最小准则,采用滚动时间域的方式构建了非负变权组合预测模型。工程应用表明:非负变权组合预测模型的预测精度、可靠性优于三种单一预测模型、方差倒数组合预测模型以及等权组合预测模型。研究成果对建筑物沉降预测具有较好的参考价值。 相似文献
6.
为了对大坝变形进行预测,本文根据ARIMA模型和灰色模型各自的特点,建立综合ARIMA模型和灰色模型的变形组合预测模型,并在不同的定权准则下建立了多种组合模型。在通过平均绝对误差(MAE)及均方误差(MSE)两种精度指标选取最优组合模型时,为了克服单一评价方法导致的结果非一致性问题,提出基于最小机会损失准则进行评价的方法,通过将各组合预测模型的最小机会综合评价值进行排序,得到最优组合预测模型。最后以某大坝位移监测数据为例,建立不同的组合模型,通过模型精度评价,得到了最优组合预测模型。 相似文献
7.
8.
最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开，基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想，以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型，以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源，以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合，组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价，结果表明：3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果，最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升，预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。 相似文献
9.
10.
为了确保建筑物在建设过程中的安全,需要准确掌握建筑物基坑及周边的变形情况。针对建筑物基坑沉降变形预测问题,本文对单一的GM(1.1)模型与BP神经网络模型进行优化并构建组合预测模型。优化组合模型一方面解决了单一预测模型稳定性差、预测精度低的问题,另一方面提高了预测模型的适用性。将本文提出的组合预测模型应用于某在建建筑物基坑沉降变形预测中,结果表明,相较于单一的GM(1.1)模型与BP神经网络模型,本文提出的优化组合预测模型的预测精度与稳定性更高,证明了组合预测模型在建筑物基坑类沉降预测中的可靠性。 相似文献
11.
孙纪明 《测绘与空间地理信息》2011,34(4):202-204
预测建筑物沉降的方法有多种,高精度预测才是关键。本文在利用灰色模型和泊松曲线模型进行预测结果的基础上,利用最小二乘法原理,建立加权组合预测模型与变权组合预测模型,求得相应规划模型的权系数,通过对预测结果进行分析比较,认为组合预测模型能提高预测的精度。 相似文献
12.
13.
14.
15.
16.
17.
为了提高大坝变形数据的预测精度,该文提出一种变分模态分解和长短时记忆神经网络相组合的预测模型.对大坝的历史变形数据进行变分模态分解,利用长短时记忆神经网络进行预测,累加各模态分量的预测值完成重构.以江西省某蓄能水电厂2010-2014年大坝监测数据为例,设置不同的对比实验验证VMI-LSTM组合模型的有效性和稳定性.研究表明:组合模型能够有效减小单一模型的误差,VMD能够将变形序列分解为不同频带的分量,减少非线性、非平稳性对预测精度的干扰,且VMD-LSTM神经网络的预测精度要优于其他模型,对于大幅提升大坝变形的预测精度有一定的参考价值. 相似文献
18.
针对传统组合模型建模准则单一、权值固定不变的缺陷,引入稳定度相关理论,构建一种新的最优组合预测模型,并对优性组合的评判方法以及预测成果的评价准则进行了研究.该模型的核心思想是依据单一模型建模阶段和预测阶段精度的一致性来赋予权值.分别利用组合模型、时间序列模型以及神经网络模型对地铁隧道结构的沉降量进行预测,并分析比较各自的预测结果.结果表明组合模型相对于各单一模型而言,预测效果更优、精度更高,能很好地集合单一模型的有效信息,是一种有效的地铁隧道结构沉降预测模型. 相似文献
19.