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81.
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
82.
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
83.
实时GPS卫星钟差的可靠性预报是GPS实现实时精密单点定位的关键技术之一。传统的GM(1,1)模型不能及时更新新息数据,致使计算结果精度较差。本文首先介绍了常用的几个钟差模型,并利用新陈代谢GM(1,1)模型,与常用的二次多项式模型进行了对比。通过自编程序,依据某一IGS跟踪站实测的精密卫星星历数据,进行了实时的GPS卫星钟差预报,并与IGS事后精密钟差进行了比较。实验结果表明,基于该新陈代谢GM(1,1)模型估计的卫星钟差与IGS发布的最终精密钟差具有较好的有效性和一致性,这为实时GPS动态精密单点定位提供较高精度的卫星钟差产品。 相似文献
84.
85.
针对GM(1,1)建模过程存在背景值、时间因素和初始条件3方面的不足,该文提出三重加权TPGM(1,1)预测模型。通过对背景值进行加权生成新的背景值,建立PGM(1,1)模型;在PGM(1,1)基础上考虑到时间因素,在求解灰参数时进行第2次加权建立DPGM(1,1)模型;最后考虑到初始条件对预测模型的影响,在DPGM(1,1)基础上进行第3次加权,建立TPGM(1,1)模型。通过实例分析,比较GM(1,1)、PGM(1,1)、DPGM(1,1)、TPGM(1,1)4种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明三重加权TPGM(1,1)模型拟合效果更好、预测精度更高;该模型具有前3种模型的优点,同时弥补了传统GM(1,1)存在的不足。 相似文献
86.
泥石流危险性评价是灾情预测、防灾救灾决策中的重要内容,是国内外灾害科学研究的热点之一。本文以新疆开都河霍尔古吐水电站坝址区群沟泥石流为研究对象,在对泥石流区域地质环境研究的基础上,选取泥石流规模、爆发频率等8个因素作为评价因子,采用灰色关联度确定评价因子权重,运用可拓理论,通过定性和类比的方法对群发泥石流区域进行危险性评价。将评价结果与刘希林提出的单沟泥石流评价结果比较,清水沟与雪莲沟的可拓法评价危险度等级要高于单沟泥石流评价结果,这一结果和现场调查情况相吻合。因此,基于灰色关联度法的可拓理论对霍尔古吐水电站坝址区群发泥石流危险度评价结果合理可靠,进而为坝区泥石流危险性评估、规划防治提供合理的科学依据。 相似文献
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88.
为探明锥状工程堆积体坡面薄层水流剥蚀率与水力要素之间的关系, 室内模拟赣北红土区散乱锥状工程堆积体。通过人工降雨试验, 设计4种降雨强度(1.0~2.5mm/min)和3种砾石含量(10%~30%)完全组合。采用灰色关联度分析法, 评估坡面水力参数与土壤剥蚀率之间的关联度。结果表明:① 在试验条件下, 坡面水流功率与土壤剥蚀率呈幂函数关系;② 当堆积体砾石含量一定时, 以降雨强度为变量能反映堆积体坡面水力参数与土壤剥蚀率之间的关联度;③ 当降雨强度一定时, 大雨强下(≥1.5mm/min)堆积体砾石含量不宜作为灰色关联度分析的变量。综上所述, 水流功率是描述赣北红土区锥状工程堆积体侵蚀过程的最佳水力参数, 可用于建立堆积体侵蚀物理模型。 相似文献
89.
90.