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1.
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
2.
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
3.
针对传统灰色模型在形变监测中数据序列拟合和预测精度不理想的情况,提出粒子群算法优化的分数阶算子EGM(1,1)模型。通过粒子群算法选择拟合EGM(1,1)平均相对误差最小的分数阶次,构建最优分数阶算子EGM(1,1)模型。用典型的变形监测数据验证优化模型,结果表明,优化模型对变形监测数据的拟合和预测都达到较高的精度,说明优化模型在变形监测数据的处理中具有可行性和有效性。 相似文献
4.
本文应用灰色GM(1,2)建模方法,提出了水质富营养化单项指标的一种新的预测模型。该模型用于湖水总磷度的预测实例表明预测值与实际值拟合较好。本文还将GM(1,2)预测模型与 Vollenweider预测模型进行了比较。 相似文献
5.
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
6.
地基是工程建设的基础,其承载力计算和预测十分关键,决定着建筑工程上部结构的安全性与稳定性。为实现小数据量、短周期、较高精度的地基承载力预测。本研究提出以地基静载试验数据为依据,利用灰色模型进行计算,结合马尔科夫优化,建立灰色马尔科夫预测模型,预测固定荷载作用下的地基沉降,进而明确相应沉降下的基地承载力。同时,将该模型与传统的灰色GM(1, 1)模型、指数曲线拟合模型进行对比,分析3种模型的优劣。结果表明,案例一中,静载试验下的地基承载能力完好,灰色马尔科夫模型、GM(1, 1)模型、指数曲线模型预测值与实测值的平均相对误差依次为1.55%,3.80%,10.22%,灰色马尔科夫模型精度最高,更契合地基静载试验,能准确有效地明确地基承载力;案例二中,地基在静载试验下发生破坏,破坏前灰色马尔科夫模型预测值与实测值的平均相对误差仅为0.5%,预测效果良好。破坏时,地基沉降迅速增加,加载点模型预测值与实测值的相对误差出现异常,骤增至26.29%,以此可判断破坏前一级加载序列荷载为该地基的极限承载力。运用此模型指导地基静载试验,在保障工程施工安全的前提下,相邻试验点可以适当减少静载试验次数,节约工程施工成本,为信息化地基静载试验提供一个新的计算工具。 相似文献
7.
针对现有改进GM(1,1)模型在导航卫星钟差预报中性能无明显提升的问题,提出通过优化初始条件来提高钟差预报精度的方法。首先构建初始条件未知的GM(1,1)预报模型,然后采用原始序列的最新分量求解初始条件,最后利用该模型对IGS提供的精密钟差数据进行预报实验。结果表明,将初始条件优化后的GM(1,1)模型用于钟差预报切实可行,且预报精度比传统GM(1,1)模型有较大提高。 相似文献
8.
为提高矿区GNSS CORS自动化监测系统地表下沉预测精度,提出一种结合小波分析,采用遗传算法优化的卡尔曼滤波模型(GA-KF)与相空间重构的BP神经网络强预测模型(BP-Adaboost)的组合预测方法。利用小波分析获取原始监测数据的趋势项和随机项,并分别通过GA-KF模型和相空间重构BP-Adaboost模型预测趋势项和随机项,两者之和即为最终预测结果。以亳州板集矿监测站数据为例进行预测,结果表明:1)与单一使用GA-KF和相空间重构BP-Adaboost模型预测值对比,该组合模型预测精度更高;2)组合模型受建模序列长度影响较小,平均相对误差在0.003%以内,远小于两种单一模型,具有一定抗干扰性。 相似文献
9.
针对灰色GM(1,1)预测模型预测结果精度低、模型缺乏稳定性的问题,基于最小二乘配置理论的GM（1,1)预测优化模型,首先通过使得生成序列新预测值的误差在最小二乘意义下最小,选取GM(1,1)模型的最优初值,利用指数函数法构造新的背景值;然后将优化的GM(1,1)模型和最小二乘配置理论有机结合,进一步对优化的GM(1,1)模型进行改进,构建优化的灰色最小二乘配置预测模型;最后通过对建筑物的沉降数据进行定量分析与预报,与其他模型进行对比分析。 相似文献
10.
灰色预测模型在高层建筑物沉降预测中的应用研究 总被引：21，自引：2，他引：19
详细讨论了一阶一元灰色预测模型GM(1，1)的基本内容及建模过程，并成功地将GM(1，1)模型应用于高层建筑物沉降监测的预测预报，相应地编写了基于MATLAB的灰色系统沉降预测程序，便于实际应用。实践证明，灰色预测模型GM(1，1)在沉降预测中具有较高的应用价值。 相似文献
11.
陈鹏宇 《大地测量与地球动力学》2017,37(3):240-245
针对灰色模型的固有缺陷,通过白化方程与灰微分方程之间的参数变换实现了三类灰色模型的无偏性。通过3个实例对比分析了无偏灰色模型和Origin拟合函数在变形监测预报中的应用效果,结果表明,在“少数据建模”情况下,无偏灰色模型拟合预测精度与Origin拟合函数相当;当建模数据较多时,则不及Origin拟合函数。无偏灰色模型建模原理简单,可用于处理小样本变形监测数据。Origin拟合函数不需要考虑数据量和变形监测时间间隔,可用于处理变形监测数据。 相似文献
12.
结合灰色模型和神经网络的数据处理特点,提出串联、并联和混联式3种结构的灰色神经网络滑坡变形预测模型。串联式将滑坡变形位移时序分解为趋势项和随机项,采用灰色模型提取滑坡位移时序趋势,利用神经网络逼近随机波动;并联式以灰色模型和神经网络分别对滑坡预测,采用智能非线性组合,按照预测目标精度动态调整权重,从而获取最终组合预测结果;混联式通过增加灰白化层及灰模型群,对神经网络拓扑结构进行优化,达到弱化滑坡原始监测数据随机性、提高预测模型稳健性的目的。将3种模型应用于古树屋滑坡变形预测,并对其适用性进行讨论。结果表明,3种结构的灰色神经网络耦合模型均提高了预测精度,适用于复杂状况下滑坡体的变形预测。 相似文献
13.
����С�������Ļ�ɫԤ��ģ���ڴ�Ӱ�ȫ����е�Ӧ�� 总被引：4，自引：4，他引：0
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14.
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15.
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16.
采用合成孔径雷达时序分析方法，利用2016-12～2017-05(12 d为一个周期)连续13景哨兵卫星雷达影像对淮南矿区内的居民区杨聚庄进行形变监测。根据矿区形变特征，提出一种基于灰色支持向量机（GM-SVR）的组合预测模型对矿区形变进行预测，并与传统的单一灰色模型和支持向量机预测模型进行对比。结果表明，时序InSAR技术和GM-SVR模型的结合，可以实现对矿区形变的快速监测和灾害预防，为矿区灾害监测与预警提供了一种可靠手段。 相似文献
17.
针对高铁变形监测数据的非线性特征，构建一种基于小波与灰色支持向量机的高铁变形预测组合模型。利用小波分析获取不同时频尺度上的随机序列和近似序列，通过嵌入维数的确定和高低频数据的相关性分析，将重构后的随机序列作为遗传算法优化SVR模型的输入，对近似序列则采用灰色支持向量机来描述其演变特征，最后将二者预测结果进行耦合叠加，得到小波灰色支持向量机的组合模型预测结果。以贵广高铁实测数据为例，将均方差、平均绝对误差、平均绝对相对误差作为评判指标对预测效果进行评价，结果表明该模型较好地拟合了近似分量，同时避免了细节分量的过拟合，为高铁变形预测提供了新途径。 相似文献
18.
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