软土路基沉降发展规律及其预测

通过对软土路基沉降发展规律及其特点进行分析与研究,得出软土路基沉降发展基本经历了发生-发展-稳定-极限4个阶段,其固结沉降-时间过程曲线的特点与社会经济预测中的"S"型成长曲线极其相似.基于3种"S"型成长曲线模型,引入组合预测的思想,提出了一种预测路基沉降发展规律的变权重组合预测方法,并建立了软土路基沉降的变权重组合"S"型成长模型,通过数学规划方法求解,从而可根据有限的沉降实测数据预测路基沉降发展过程.工程实例分析结果表明,使用该模型,其预测曲线与实测数据曲线基本吻合,且分析方法灵活,可用于软土路基沉降发展预测,对防治公路路基沉降,保证公路营运质量具有一定的理论与工程意义.     

高填石路堤沉降变权重组合预测方法研究

高填石路堤的沉降变形过程一般为从填石体施工期的瞬时变形到进一步的蠕变变形,利用沉降资料进行路堤沉降预测的常用模型可较好地反映其沉降变化规律及发展趋势,但尚存在一定的局限性为了尽可能多地利用全部有用信息,利用"组合预测"思想,提出一种对多种常用预测模型进行变权重组合预测的方法,从而可根据有限的沉降实测数据达到预测路基沉降发展的目的,且工程实例分析表明,双曲线、指数曲线及时间平方根曲线的变权重组合能较好地预测高填石路堤的发展规律,具有明显的优越性.图5,表3,参8.     

高速公路路基沉降的组合预测研究

保证路基沉降变形的稳定是公路建设中至关重要的一项基础性工作,本文在分析已有沉降预测模型的基础上,建立了高速公路路基沉降预测的等权重组合模型。计算表明,利用等权重组合模型具有较高的预测精度,同时考虑了多个影响因素,为路基沉降变形预测提供了一条心的途径。     

最优权组合模型在季冻区公路软基工后沉降中的应用

为研究最优权组合预测模型在季冻区公路软基沉降预测中的适用性,选取国道332线拉哈段(拉布大林至哈达图)一级公路的典型断面,采用分层沉降仪进行沉降监测,通过沉降管上磁环位置的移动来反映路基沉降变化。根据一年的沉降实测资料,利用MATLAB对原始非线性数据进行三次样条插值处理,基于最优权权重法将灰色GM(1,1)及二次曲线模型进行组合,对地基的远期沉降进行预测,将预测结果与实测资料进行对比,探究该模型的适用性,同时基于季冻区气候特点,选取适合高寒地区路基监测的合理时距。研究表明：最优权权重组合模型的预测效果与样本数密切相关,适当增加建立模型的样本数亦可显著提高预测精度;在考虑区域气候条件下,适当减少冬季及沉降速率较慢的月份的样本数量,增加在沉降初期及冻融前后的样本数量可以有效提高模型的预测效果;研究成果表明本文的最优权组合预测模型可以较好的预测季冻区公路远期沉降,为类似工程的沉降预测提供参考。     

高速铁路软土路基沉降预测

通过实测资料分析了高速铁路堆载预压软土路基沉降规律,其沉降发展过程可分为填筑阶段-恒载阶段-堆载预压阶段-卸载阶段,沉降曲线与S形成长曲线类似.利用最小二乘法,以组合模型的误差平方和最小为目标函数来确定最优加权系数,建立了加权组合预测模型.采用Origin软件分别拟合Gompertz曲线和Logistic曲线,基于组合...     

基于改进的集对分析理论的路基沉降组合预测模型

准确合理地预测路基沉降是路基安全性评价及加固维护方案决策的重要依据.为克服单项预测模型的信息局限性和片面性,构建了基于集对分析理论的路基沉降组合预测模型.该模型首先基于预测值和实测数据建立集对;应用贝叶斯决策理论表达集对关系识别风险,并通过自适应搜索算法确定最优集对关系准则;进而分析预测模型和实测数据的联系,并基于联系度确定权重系数,实现预测信息的最优组合.实例应用表明,该组合预测模型应用于路基沉降是有效可行的,考虑了单项预测模型的预测精度和可靠性,并拓展了集对关系准则确定方法,也为其他的组合预测评价问题提供了思路.     

基于路基沉降变形规律的预测新模型及其应用

针对山区高速公路路基沉降变形规律复杂而难以预测的实际情况,通过整理大量现场试验监测数据,深入探讨不同工况条件下路基沉降变形发展趋势,总结得出其变形发展规律。在此基础上,基于指数函数曲线模型,提出了DR曲线预测新模型;并运用数值分析方法,结合实际工程实例与泊松曲线、Logistic曲线的预测结果进行对比;其结果表明:DR曲线预测模型精度更高,能更好的适应实际情况的变化,为山区高速公路路基沉降发展预测提供了一种有效而实用的方法,具有一定的工程实用价值。     

基于组合预测包容性检验的单项模型选择

组合预测模型实际上是单项预测模型的信息进行选择利用的过程。最优组合中单项预测模型的选择是十分重要的问题,将包容性检验应用于组合预测单项预测模型的选择;给出了基于组合模型包容性检验的单项模型的选择方法和步骤,该方法主要是利用增加一个单项预测方法的组合预测模型与原组合预测模型之间的包容性检验,确定单项模型是否要保留在组合预测模型中,这样可以达到提高组合预测的预测有效度。最后通过应用实例的分析,表明通过组合预测模型的包容性检验筛选出合适的单项预测模型,再建立组合预测模型就能够达到提高预测精度的效果,因此该方法是可行的和有效的。     

基于组合预测包容性检验的单项模型选择

组合预测模型实际上是单项预测模型的信息进行选择利用的过程.最优组合中单项预测模型的选择是十分重要的问题,将包容性检验应用于组合预测单项预测模型的选择;给出了基于组合模型包容性检验的单项模型的选择方法和步骤,该方法主要是利用增加一个单项预测方法的组合预测模型与原组合预测模型之间的包容性检验,确定单项模型是否要保留在组合预测模型中,这样可以达到提高组合预测的预测有效度.最后通过应用实例的分析,表明通过组合预测模型的包容性检验筛选出合适的单项预测模型,再建立组合预测模型就能够达到提高预测精度的效果,因此该方法是可行的和有效的.     

安徽省城镇居民人均可支配收入组合预测

针对单项预测存在一定随机性、预测精度较低等问题,基于误差平方和最小准则,结合 GIOWA算子提出 4 种特殊参数的变权系数组合模型,以 2000—2020 年安徽省城镇居民人均可支配收入数据为样本,对安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入进行预测。 首先分别应用 3 种单项预测模型对安徽省城镇居民人均可支配收入进行拟合预测,然后以误差平方和最小为准则,结合 GIOWA 算子构建变权系数组合模型,同时对 GIOWA 算子取 4 种特殊参数得到相应的组合预测模型,最后应用所构建模型对安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入进行预测。 结果表明:变系数组合预测模型预测效果优于单项预测模型;安徽省未来 5 年城镇居民人均可支配收入将会持续稳定增长。     

软土地基沉降非线性组合预测模型及应用

软土地基沉降预测是建筑物主要考虑的问题之一.基于软土地基上建筑物沉降的一些实测数据,提出了一种幂函数曲线线性回归-灰色理论相结合的非线性组合预测模型.理论分析和实例预测表明,该模型的预测值更接近真实值,预测结果的可靠度更高.     

组合预测方法中权系数的应用研究

针对组合预测方法中权系数的确定问题,提出两种组合预测方法。一种是引入误差评价公式来确定权系数的固定权系数组合预测方法;一种是基于神经网络的误差倒数变权组合预测方法。通过实例分析说明了两种方法的可行性,且结果表明方法比单模型方法预测和传统组合预测方法具有更高的拟合精度。     

组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用

组合预测方法是一种性能优越的预测方法.应用最优组合预测和递归等权组合预测方法将自适应滤波模型、灰色模型、指数平滑模型组合在一起进行电网负荷预测,获得了好的预测效果.     

基于灰色聚类的组合预测单项模型选择

建立组合预测模型关键是单项预测方法的筛选,本文将采用灰色聚类分析方法对单项预测模型组进行筛选.首先依据所研究的实际问题,建立多个单项预测模型,然后计算每一个单项预测方法的点拟合相对误差,最后再利用这些数据,借助灰色聚类方法实行对比评估,构建组合预测模型需求的各个单项模型,以增强该模型预测的准确性.应用实例的分析表明该方法是可行的和有效的.     

沉降组合预测模型研究及其应用

在已有工作的基础上进行组合建模研究,将基于预测有效度的组合预测模型用于建(构)筑物沉降分析.研究显示,组合预测模型的预测精度较单个预测模型的精度高,主要体现在预测误差较小,最大误差<6%.这有助于准确地预测沉降,从而使后期施工组织安排达到最优化,具有一定的经济效益.可以预见,经过模型的不断更新,当实测数据充分可靠时,对其长期趋势的预测可取得可靠的结果.