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1.
提出一种基于灰色最小二乘支持向量机的大坝变形预测新算法。通过对原始大坝序列进行一次累加,弱化序列中随机扰动的影响,增强数据的规律性,进而建立最小二乘支持向量机预测模型,并采用网格搜索法选取最优参数。算法充分利用了最小二乘支持向量机泛化能力强、非线性拟合性好等优良特性,避免了灰色方法及模型存在的理论缺陷。与灰色GM(1,1)和单一最小二乘支持向量机对比表明,新算法能保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度,应用于短期大坝变形预测是可行的。 相似文献
2.
基于粒子群算法的GM(1,1)在经济发展预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
采用粒子群算法对GM(1,1)模型中的参数进行优化求解,然后将得到的模型应用于四川省经济发展预测,并和传统采用最小二乘法求解参数的GM(1,1)的预测结果进行了对照.结果表明,采用粒子群算法优化参数的GM(1,1)模型预测效果明显优于传统采用最小二乘法求解参数的GM(1,1)的模型预测效果. 相似文献
3.
针对GM(1,1)模型在建筑物变形预测中精度和泛化能力较低的缺陷,提出一种基于LS-SVM的灰色补偿RBF神经网络的建筑物变形组合预测方法。利用最小二乘支持向量机训练由灰色GM(1,1)模型预测得到的一组结果的残差值,直接获得RBF网络的中心函数训练RBF网络,得到RBF误差补偿器,去补偿GM(1,1)模型。实验证明,最小二乘支持向量机、灰色系统以及神经网络3者相结合的方法,能有效提高建筑物变形沉降预测的精度。 相似文献
4.
为了提高GM(1,1)模型预测精度,采用积分优化、二次拟合优化以及残差改化方法,分步对GM(1,1)模型进行改进,建立灰色多重修正模型.具体改进步骤为:首先,利用积分优化方法对背景值进行纠正,减小模型误差并提高预测精度;接着,对模型参数(发展系数和灰作用量)进行二次拟合优化,使参数更加接近理论真值;然后,根据预测结果进行适当的残差改化,提高模型整体的预测精度;最后,建立根据GM(1,1)模型改进的灰色多重修正模型.以重庆南川地区甄子岩崩塌为例,建立灰色多重修正模型对危岩裂缝累计位移值进行模拟和预测,并与GM(1,1)模型进行对比.精度检验结果表明:灰色多重修正模型后验差比值(0.082 39)明显好于GM(1,1)模型(0.192 67),平均相对残差比(0.073 9)更远好于GM(1,1)模型(0.259 6),表明灰色多重修正模型在预测精度上有较大提高,可靠性更好. 相似文献
5.
结合加权非等距GM(1,1)模型与线性回归理论,构建灰线性加权非等距GM(1,1)预测模型,并给出对模型预测精度起决定性作用的灰指数v和参数m的优化方法。与加权非等距GM(1,1)模型和线性回归预测模型相比,灰线性加权非等距GM(1,1)预测模型的精度更高,预测有效时间更长,模型的稳定性更好。优化v和m后,灰线性加权非等距GM(1,1)预测模型的实用性、稳定性进一步提高。 相似文献
6.
将变形监测灰色预测模型分为传统GM(1,1)模型及其改进模型、非齐次灰色模型、GM(1,1)幂模型及其改进模型3种类型,以Origin拟合函数Exp2PModl、Exponential和SRichards2作为3类灰色预测模型的替代方法,基于理论研究和实例验证对比分析3类灰色预测模型及其替代方法。结果表明,3类灰色预测模型在拟合函数、有无极限值、适合等时距或非等时距建模和适用范围等方面存在显著差异,需要根据变形监测数据特征选择合适的灰色预测模型类别;与3类灰色预测模型相比,Origin拟合函数在参数求解和建模数据要求上更具优势,而且可以得到相当甚至更高的拟合或预测精度,除需要编程实现的特殊优化目标外,完全可以代替灰色预测模型用于变形监测。 相似文献
7.
通过对传统GM(1,1)模型的初始条件进行优化,利用复化的Simpson数值积分公式构造背景值,以及对残差序列进行修正,建立优化的GM(1,1)模型,并给出优化模型的精度评价方法和标准。以小浪底大坝的变形实测数据为例,进行基于传统GM(1,1)预测模型和优化GM(1,1)预测模型的计算比较。结果表明,基于优化的GM(1,1)预测模型精度更高。 相似文献
8.
陈鹏宇 《大地测量与地球动力学》2020,(5):464-469
GM(1,1)幂模型可用于趋于稳定或具有S型变化趋势的沉降预测,但其存在灰色建模的固有缺陷、非等间隔数据的不适用性和参数求解复杂性等不足之处。结合幂函数变换与无偏GM(1,1)模型和非等间隔无偏GM(1,1)模型,建立了无偏GM(1,1)幂模型和非等间隔无偏GM(1,1)幂模型。基于Matlab程序,以拟合结果的平均相对误差最小作为优化目标,提出参数的优化求解方法,同时提出采用Origin拟合函数SRichards2的替代方法。实例分析结果显示,两种方法拟合效果相当,均可用于沉降预测。结合两者的应用效果和建模特点,建议人工处理数据时采用Origin拟合函数SRichards2;对于有特殊优化目标的情况或自动化监测设计时,可采用无偏GM(1,1)幂模型或非等间隔无偏GM(1,1)幂模型。 相似文献
9.
根据GM(1,1) 、BP神经网络、卡尔曼滤波的特点,建立以灰色关联度最大为准则的最优非负变权组合预测模型,在一定程度上抑制了误差“放大”的效应。与以误差平方和最小为准则的变权组合模型、各最优加权组合模型、各单一模型进行对比分析,结果表明,本文模型预测精度最高。 相似文献
10.
以青岛地铁3号线地表变形横向观测线实测数据为例,开展小波去噪及时序组合预测模型的研究。首先,采用小波理论对观测值进行粗差剔除与去噪处理,根据均方误差最低、信噪比最高的原则,证实dmey小波1层分解、rigrsure软阈值小波去噪方法是最优的。其次,给出地铁隧道地表变形灰色-时序组合预测模型表达式,选用等维新息GM(1,1)模型和残差时间序列模型进行地表变形叠合预测。最后,通过小波去噪后时间序列预测模型、小波去噪前灰色-时序组合预测模型、小波去噪后灰色-时序组合预测模型进行计算分析,结果表明小波去噪后灰色-时序组合模型预测精度最高,并分析了各模型预测精度差别的成因。 相似文献
11.
陈鹏宇 《大地测量与地球动力学》2017,37(7):709-714
针对非等距沉降数据序列的建模问题,探讨了3种非等距GM(1,1)模型在沉降预测中的应用。结果显示,加权非等距GM(1,1)模型不适用于具有近似指数趋势的沉降数据,灰线性加权非等距GM(1,1)模型并非真正的非等距模型,模型预测式与时间无关,不能用于沉降预测,而对于笔者所建立的非等距GM(1,1)模型,其拟合函数等同于灰色线性回归组合模型,可用于近似指数趋势的沉降数据。通过实例分析对比了3种非等距GM(1,1)模型的应用效果,验证了上述观点的正确性。 相似文献
12.
通过对传统GM(1,1)缺陷分析和改进的基于权的PGM(1,1)建模机理描述,顾及PGM(1,1)中背景值构造时取相同的参数不能充分降低模型的预测误差,对不同的时刻引入不同的参数来改进GM(1,1)背景值序列的计算公式,将这种背景值构造方法和灰元N引入GM(1,1)建立了新的白化方程。在建立的新的白化方程基础上,用龙格-库塔法以修正的初始值计算累加值的模拟序列。针对引入的参数较多问题,采用粒子群算法寻找满足相对误差均值最优的参数,从而建立了基于粒子群优化算法和加权灰色组合的PSO-GM模型。工程实例应用表明,新模型的拟合精度高,预测效果好,相对其他两种原有模型预测精度有明显提高。 相似文献
13.
提出一种多元整体最小二乘优化的多点灰色动态模型,并结合实例验证优化的MGM(1,n)模型的优越性。将优化的MGM(1,n)模型与一般的MGM(1,n)模型进行对比,分析两种模型的建模值和预测值。结果表明,优化的MGM(1,n)模型在建模数据多于4期的情况下建模精度更高,预测精度更准确,更符合实际情况。 相似文献
14.
LI Xiang WANG Xinyuan SHAO Wei XIA Linyi ZHANG Guangsheng TIAN Bing LI Wenda PENG Peng 《中国地理科学(英文版)》2007,17(1):64-68
Flood is one kind of unexpected and the most common natural disasters, which is affected by many factors and has complex mechanism. At home and abroad, there is still no mature theory and method used for the long-term forecast of natural precipitation at present. In the present paper the disadvantages of grey GM (1, 1) and Markov chain are ana- lyzed, and Grey-Markov forecast theory about flood is put forward and then the modifying model is developed by making prediction of Chaohu Lake basin. Hydrological law was conducted based on the theoretical forecasts by grey system GM (1, 1) forecast model with improved Markov chain. The above method contained Stat-analysis, embodying scientific approach, precise forecast and its reliable results. 相似文献
15.
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16.
基于15 d的精密卫星钟差数据,从不同角度全面分析6种常用钟差预报模型（LP模型、QP模型、GM模型、SA模型、ARIMA模型、KF模型）基于钟差一次差分预报原理的预报效果,得到以下结论：1）采用钟差一次差分预报原理,可以提高LP模型、SA模型、GM模型及KF模型对于GPS卫星钟差的3 h预报精度,提高QP模型和ARIMA模型对于ⅡF Rb钟的3 h预报精度,提高LP模型和GM模型在6 h和12 h预报中的精度,提高ARIMA模型在6 h、12 h和24 h预报中的精度;2）基于钟差一次差分预报原理的预报结果与卫星及其星载钟类型有关,对于GPS BLOCK ⅡF Rb钟,该预报原理可以提高6种模型的短期预报精度,特别是对GM模型、LP模型和ARIMA模型预报效果的改善最为显著;3）对于3 h和6 h的预报,采用钟差一次差分预报原理的LP模型（DLP模型）对应的RMS值都最小,即DLP模型的预报精度最高,说明钟差一次差分数据更适合一次多项式模型的短期预报。 相似文献
17.
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18.
针对单一卫星钟差预报模型自身存在的缺陷,提出基于二次多项式、灰色GM（1,1）和ARIMA等三种单一模型的最优非负变权组合预报模型。通过与各单一模型和经典权组合模型进行对比分析表明,该模型预报残差RMS值最小,精度更高,能够根据各模型预报效果赋予不同的权值,在一定程度上综合了多种单一模型的优点,可降低预报风险,提高模型预报的可靠性。 相似文献