灰时序GM-AR模型在建筑物沉降变形预测中的应用     

高宁  崔希民  高彩云 《测绘科学》2013,38(1):139-141

本文以现代高层建筑沉降变形预测为主要研究目的,讨论了灰色GM(1,1)模型和时序AR模型的特点和适用范围,从预测的角度对灰色和时序模型进行了比较和分析;提出了基于优化灰参数α、u的GM(1,1)模型和AR组合模型预测高层建筑物沉降变形的新方法;将变形量分解成具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项,建立GM-AR模型分别对趋势项和随机项进行预测,应用结果表明,该方法使预测结果更为可靠、准确。  相似文献   

GPS高程拟合系统的研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

高彩云  臧德彦  高宁 《江西测绘》2006,(1)

本文阐述了GPS高程拟合系统的总体结构设计和数学模型,论述了实现GPS高程拟合的关键技术,作者研制开发了具有数据输入、编辑、计算、分析与输出功能的GPS高程拟合系统,通过实例计算分析,验证了该系统的可靠性与可行性,得出了一些有益结论。  相似文献   

高层建筑物沉降变形的灰线性预测     

高宁  崔希民  高彩云 《测绘科学》2012,37(3):96-98

本文以高层建筑物沉降变形预测为主要研究目的,讨论了GM(1,1)方法适用于单一指数增长模型、对预测序列数据异常情况难以准确预测的局限性,利用线性回归适用短期预测的特点,提出了基于GM(1,1)与线性回归组合预测高层建筑物沉降变形的方法;对组合模型预测精度起决定性作用的灰指数v和参数m进行了分析,给出了求解灰指数v和参数m的最优值算法,最后利用组合模型对某高层建筑物沉降变形数据进行了解算,应用结果表明,该方法使预测结果更为可靠、准确。  相似文献   

基于时序AR(p)-RBF神经网络的变形建模与预测简     

高彩云等 《测绘科学》2013,(6):120-122

  相似文献   

补偿最小二乘估计在确定高程异常中的应用   总被引：2，自引：0，他引：2  

高宁  高彩云  徐长海 《测绘科学》2011,36(1):35-37

针对常规最小二乘拟合求解高程异常存在的模型误差,本文提出将模型误差看作非参数信号采用补偿最小二乘法来处理,讨论了正则化矩阵R和平滑参数α的选取对拟合结果的影响,在对各种求解光滑参数深入研究的基础上,提出了一种Xu(α)函数法,并对一个测区的GPS水准数据进行解算,结果表明,利用补偿最小二乘模型求解高程异常优于最小二乘法。  相似文献   

熵权遗传算法及极限学习机地铁隧道沉降预测     

高彩云  崔希民  高宁 《测绘科学》2016,41(2):71-75

针对目前的地铁隧道沉降变形预测方法忽略了对沉降变形影响因素的综合协调考虑这一问题,该文将遗传算法(GA)结合极限学习机(ELM)的方法引入地铁隧道沉降变形预测。该方法借助最大信息熵理论,充分挖掘地铁隧道沉降主要影响因素与沉降量间的信息特征,并将遗传算法与极限学习机相耦合,利用遗传算法的全局搜索能力获取ELM神经网络优化的初始权值和阈值,形成熵权遗传算法-极限学习机模型,并编制相应计算程序。采用该模型对西安某地铁隧道沉降变形进行预测,并与遗传算法-极限学习机、极限学习机、传统的BP神经网络预测结果进行比较,结果表明熵权遗传算法-极限学习机模型与实测值吻合更好,预测结果更稳定。  相似文献   

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高彩云  崔希民  高宁 《大地测量与地球动力学》2014,34(3):91-94

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危岩体变形位移预测的灰色双重优化模型     

高宁  高彩云 《测绘科学》2014,(4):74-77

为提高GM(1,1)模型在危岩体变形位移分析中的预测精度,本文提出一种背景值重构和初始条件修正的灰色双重优化模型。该模型采用积分的形式重构了一个表达简洁、计算简单、适应性强的背景值计算公式,根据新信息优先原理将x(1)(n)作为灰色模型的初始条件,将双重优化后的GM(1,1)模型应用于长江链子崖危岩体变形位移预测,并与传统模型和单一优化模型的预测结果进行比较,发现双重优化的GM(1,1)模型预测结果更接近于实际,是危岩体变形预测的一种有效方法。  相似文献