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针对经典灰色系统模型的不足,根据灰色系统理论的信息处理原则,在模型中引入遗忘因子,建立了灰色系统沉降预测的非等步长灰色时变参数模型,并在求解过程中引入遗忘因子以修正预测结果。模型充分考虑了预测系统的时变性和灰色性,从而降低对预测系统状态的预测误差。实例预测表明,灰色时变参数模型可以将工后总沉降量的预测误差控制在23%以内。误差检验结果显示,预测结果的精度等级较引入遗忘因子修正前有显著的提高。 相似文献
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125.
126.
冉雍 《测绘与空间地理信息》2016,(2):192-195
重大工程建设一般会有定期的沉降和变形监测,本研究利用具有规律变化的Logistic和Gompertz曲线模型进行拟合,并以某大型发电厂为研究对象,利用近15年的监测数据,建立预测模型并进行精度评估。研究结果表明,若监测数据具有一定程度的稳定性,并对计算时监测数据进行合理取舍,对采取的全区、分区平均值或单一点高度值的检测数据,运用Logistic和Gompertz曲线模型来预测大型建筑物的沉降情况是可行的。 相似文献
127.
128.
土壤电阻率是地下石油管道一个重要的腐蚀性指标,因为管道的腐蚀程度和土壤电阻率的大小密切相关。本文介绍了四极法电阻率测量的原理和实施过程,并应用于某石油管道周围土壤的勘测,对测试数据做了处理和分析,为输油管道施工设计的防腐蚀提供了科学依据。 相似文献
129.
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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为了确保地铁隧道主体结构和周边环境安全,必须对地铁隧道结构进行沉降监测,对监测数据进行及时分析与反馈,并对以后的沉降情况作出预测,对防止事故发生有着重要的现实意义。本文结合灰色系统理论和支持向量机(SVM)的基本原理,采用滚动预测的方式建立灰色支持向量机沉降预测模型,以提高沉降预测精度。通过工程实例的预测结果对比表明,组合模型与灰色和SVM两个单独预测模型相比能够更准确的反映实际的沉降过程,具有很大的应用价值。 相似文献