灰色-马尔科夫模型在桥梁运营状况预测中的应用

为了找到一种能够精确有效地预测桥梁运营状况的方法,提出一种基于灰色GM(1,1)理论模型并用马尔科夫链修正的灰色-马尔科夫预测模型.结合河北省某地区的159座桥梁数据对该方法进行应用检验,结果表明:灰色-马尔科夫模型预测数据的平均相对误差为-0.11%,相比灰色GM(1,1)理论模型预测数据的平均相对误差-0.34%,在精度上有了明显的提高,而且灰色-马尔科夫模型预测出的数据更加稳定.利用马尔科夫链优化过的灰色GM(1,1)理论模型预测出2017年至2019年该地区一类桥的数量分别为49座、39座以及34座.由此可知灰色-马尔科夫模型在已知的桥梁定期检查数据基础上可以提供较为精确的预测,相较于灰色GM(1,1)预测模型,该方法具有更高的精度和稳定性.     

基于马尔科夫——灰色BP神经网络组合模型的深基坑变形预测研究

建立马尔科夫—灰色BP神经网络组合模型是为了更加科学合理预测深基坑压顶水平位移,提高预测精度.比较分析BP神经网络模型与串联式灰色BP模型的预测结果,建立马尔科夫链修正的灰色BP组合模型,以汕头市某花园酒店扩建工程的基坑压顶水平位移的实测数据为研究对象,通过比较模型预测结果与实际结果,检验其深基坑预测模型的精度.实例证明,经马尔科夫链改进的灰色BP神经网络组合模型的预测精度优于单一模型,更适合用于样本少、随机波动性大的深基坑变形预测.马尔科夫—灰色BP神经网络组合模型对深基坑压顶水平位移的预测不仅精度高,同时反映出数据序列发展变化的总体趋势和系统之间各状态的规律,为深基坑压顶水平位移预测提供了一种新方法.     

基于灰色马尔科夫模型的工程成本预测

针对随机波动较大的工程成本预测问题,通过研究过去几年中国一建筑公司承建同类工程的相关数据,建立了灰色GM（1,1）模型,并采用马尔科夫模型分析优化数据.实例分析结果表明,灰色马尔科夫模型用于工程成本的预测结果与实际情况较为一致,说明本研究建立的预测模型合理可靠,具有一定的实用性.     

灰色马尔科夫模型在我国病毒性肝炎发病率预测中的应用研究

为科学、准确的预测我国病毒性肝炎的发病趋势，利用灰色马尔科夫模型对我国2000-2016年病毒性肝炎发病率进行拟合，对2017-2019年发病率数据进行预测，并与灰色GM(1,1)预测模型比较以检验模型拟合与预测效果.结果表明，2000-2016年我国病毒性肝炎发病率的灰色马尔科夫模型拟合的平均相对误差为3.06%,灰色GM(1,1)模型拟合的平均相对误差为11.96%;2017-2019年灰色马尔科夫模型预测的平均相对误差为2.05%,灰色GM(1,1)模型预测的平均相对误差为13.47%.灰色马尔科夫模型比灰色预测模型的预测结果更准确，模型精度更优，是我国病毒性肝炎发病率预测效果较为科学、准确的预测模型.     

在役桥梁承载力模糊可靠性的马尔科夫预测

基于模糊评价和马尔科夫过程，研究了在役桥梁承载力可靠度的时变规律。根据模糊评价理论，确定桥梁承载力状况分布向量，引入马尔科夫过程方法，构造结构状态转移概率矩阵。借鉴时间-空间转换思想，提出一种基于逆阵的改进方法用于计算转移概率矩阵，并给出利用桥梁当前承载力状况分布向量修正转移概率矩阵的方法。针对新建桥梁、在役桥梁以及考虑加固的桥梁分别给出其承载力可靠度分布向量预测公式，并提出承载力预测指标。算例表明，该方法可实现桥梁承载力的可靠度预测。     

基于新陈代谢灰色马尔科夫模型的芜湖港集装箱吞吐量预测

为提高内河港口规划的合理性,更加精确地预测内河港口集装箱吞吐量,先用安徽芜湖港近年集装箱吞吐量数据建立了灰色GM(1,1)预测模型,然后采用新陈代谢法实时更新预测数据,构建新陈代谢动态灰色GM(1,1)模型,再运用马尔科夫模型分别对两个模型的预测结果进行修正。对比预测结果发现,灰色GM(1,1)马尔科夫模型比灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低43%,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型比新陈代谢灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低45%。由此可得出,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型的结果具有更高的可信度。     

基于灰色马尔科夫模型的深圳港集装箱吞吐量预测

为了更准确的预测港口集装箱吞吐量,以深圳港2003-2017年集装箱吞吐量数据为基础,通过数学方法将灰色预测模型和马尔科夫预测模型两种数学模型结合起来,建立灰色马尔科夫模型,然后利用灰色预测模型与灰色马尔科夫模型分别进行深圳港集装箱吞吐量的预测计算。结果表明:灰色马尔科夫预测模型能大幅降低波动性较大的时间序列的预测误差,尤其适用于中长期的预测;同时,传统的灰色预测GM(1,1)模型的预测精度也得到明显提高。根据建立的预测模型,计算出了深圳港2018-2020年的集装箱吞吐量预测值。     

钢筋混凝土桥梁实用碳化模型

一般大气环境下,混凝土碳化是钢筋锈蚀的前提条件,也是衡量混凝土材料耐久性能的一个重要指标,然而,由于实测碳化深度存在较大的离散性,为准确预测带来很大困难.本文基于混凝土成熟度理论和混凝土强度发展模型,结合在役钢筋混凝土桥梁的历史检测数据,对目前混凝土碳化预测模型进行评估,选取合理的模型类型和参数,建立了钢筋混凝土桥梁实用碳化模型.通过与实际桥梁典型部位的碳化数据对比,表明模型计算结果符合实际桥梁碳化检测结果.     

基于灰色关联度的在役双曲拱桥耐久性综合评估

桥梁技术状态评估是一个涉及大量主观性的不精确的数据和专家知识的复杂过程.为提高评估过程的有效性和客观性,提出了一个基于灰色关联度和变权理论的评估方法,用于在役双曲拱桥耐久性技术状态评估.总结了影响混凝土双曲拱桥耐久性的因素,考虑双曲拱桥的构造特点,应用层次分析法建立了评估在役双曲拱桥耐久性的多层次模型,应用灰色关联系数评估其耐久性技术状况.工程实例说明该方法,计算过程简单,便于工程实际应用.     

灰色马尔科夫链在连续刚构桥梁施工线形控制中的应用

介绍利用灰色马尔科夫链对连续刚构桥梁分段悬臂施工时进行线形控制的基本原理,经过工程实例的应用表明,灰色马尔科夫链能较好地应用于连续刚构桥梁悬臂施工的线形控制,该方法能充分利用桥梁施工过程中各段的历史数据给予的信息,对随机波动性较大的数据也能进行较高精度的预测,具有较高工程实用价值.     

基于ARIMA与灰色马尔科夫模型的三亚市交通客流量预测研究

为了较为全面、客观、准确地预测城市的交通客流量,对三亚市旅游统计数据2012-2017年每月的交通客流数据进行分析,在数据整理的基础上,主要采用ARIMA模型和灰色马尔科夫模型对2012-01—2017-12月三亚的交通流量分别进行拟合仿真,并对2018年每月的客流进行了趋势外推预测;结果表明:采用ARIMA预测模型所获得的平均绝对百分误差为4. 42%,采用灰色马尔科夫模型获得的平均绝对百分误差为3. 78%,表明两种预测具有较高的精度;最后利用灰色马尔科夫模型进行趋势外推预测,得出三亚市2018年交通客流预计近3 600万,预测结果对三亚市旅游、交通等行业制定政策能起到积极的作用。     

天津吹填软土Mesri蠕变模型及灰色预测

为了研究吹填软土流变特性,通过三轴剪切以及三轴排水蠕变试验,建立了天津吹填软土Mesri经验蠕变模型。同时,利用实测数据对蠕变试验结果进行了灰色预测。结果表明:经验模型及灰色预测结果与实测数据都较接近,说明天津吹填软土蠕变可用Mesri模型进行预测,短期内灰色预测也是适用的,值得工程实践中参考。     

灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的应用

为解决陈旧信息和波动性数据造成的传统灰色Verhulst模型预测精度较低的问题,提出一种利用滑动窗口和马尔科夫模型对原始灰色Verhulst模型改进的方法。通过长度可变的滑动窗口来实现数据的动态更新,使得灰色Verhulst动态模型的预测值更加接近最新的变化趋势。之后利用马尔科夫模型对得到的灰色Verhulst动态模型预测值进行修正,提高了模型的预测精度。实验结果表明,灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的预测平均相对误差相比于传统的灰色Verhulst模型降低了69. 6%,均方根差比降低了0. 39,小误差概率提高了0. 166 7。对于波动性较大的滑坡监测数据,灰色马尔科夫Verhulst动态模型预测精度优于传统灰色Verhulst模型。     

天津吹填软土Mesri蠕变模型及灰色预测

为了研究吹填软土流变特性,通过三轴剪切以及三轴排水蠕变试验,建立了天津吹填软土Mesri经验蠕变模型。同时,利用实测数据对蠕变试验结果进行了灰色预测。结果表明:经验模型及灰色预测结果与实测数据都较接近,说明天津吹填软土蠕变可用Mesri模型进行预测,短期内灰色预测也是适用的,值得工程实践中参考。     

一种基于灰色马尔科夫的大客流实时预测模型

为分析和处理大型活动期间轨道交通大客流的预测预警问题,本文构建了一种基于灰色马尔科夫的大客流实时预测模型.以各类大型活动的历史OD客流数据为基础,利用灰色预测算法对客流数据建立灰色模型,然后建立马尔科夫修正模型,最后利用预测误差对灰色预测结果进行修正得到最终的预测大客流值.实验采用北京轨道交通OD客流数据和标准评价方法,实时预测五棵松体育馆举办的CBA决赛对五棵松地铁站产生的出站大客流,预测结果表明模型是有效的,对真实的大客流预测具有较好的效果.     

基于灰色马尔科夫模型的家纺流行色趋势预测

分析了家纺流行趋势研究现状以及现有方法的优缺点,以国际流行色权威机构国际色彩委员会发布的2007-2013年的春夏流行色定案作为分析对象,提出了基于灰色马尔科夫模型的家纺流行色趋势预测方法.采用灰色模型对未来家纺流行色进行预测,并通过后验差检验法来探讨此模型的预测精度及其建模的可行性,应用马尔科夫模型对预测结果进行修正.实验结果表明:灰色马尔科夫模型在流行色预测方面相比单一的灰色模型有更高的精度.     

高速公路路基沉降预测研究

文章讨论了灰色系统理论在公路路基沉降预测中的应用,并对等间隔的灰色模型GM(1,1)进行了改进,建立了任意时间间隔的非等时序改进灰色模型.通过具体工程实践,给出了两种模型对公路路基沉降量预测结果与实测结果的比较,结果表明非等时序改进灰色模型的预测沉降量与实际沉降量更接近,精度更高,更能满足工程需要.     

基于改进的灰色-马尔可夫链方法的甘肃省人均GDP预测

以1990-2011年甘肃省人均GDP数据为基础,采用灰色模型预测方法和马尔可夫链相结合的方法对甘肃省人均GDP进行预测,给出了灰色-马尔可夫链改进预测方法,结果表明,人均GDP灰色模型预测结果受原始数据变化幅度的影响,相对误差达到了5.87%,精确度并不是很高;通过马尔可夫链修正,预测结果得到较大改善,由灰色预测值和马尔科夫状态转移下的最大状态概率可以更加准确把握甘肃省人均GDP的总体动态发展趋势,得出了比灰色预测更加科学合理的结论。     

基于二进制序列索引的灰色马尔科夫交通流量预测模型

针对短时交通流量预测在精度和收敛速度方面的不足,将二进制序列索引和灰色马尔科夫波动性预测模型相结合,用于短时交通流量预测.通过二进制序列索引,将传统灰色马尔科夫模型中的直接流量数据变为间接流量数据,以减少后期数据处理中误差导致的蝴蝶效应;同时通过波动性数据处理方法的逆方法将预测值还原到索引序列,使灰色马尔科夫预测模型可用于波动性数据的预测,并自主调整预测精度和收敛速度.以松原市兴业大街松原大路交叉口某一进口道的短时交通流量过程为例,对模型进行检验,结果表明:将经过二进制序列索引后的间接交通流量数据运用于优化后的灰色马尔科夫模型后,短时交通流量预测值的相对误差由0.46缩小至0.07,大幅提升了预测数据的精度,说明模型具有良好的预测精度,可以满足短时交通流量预测的要求,具有较高的实用性.     

无偏灰色模糊马尔可夫链在设备衰退预测中的应用

针对传统灰色马尔可夫模型在固有灰色偏差和抗干扰性方面的不足,提出一种基于无偏灰色模糊马尔可夫链的设备衰退趋势预测模型。首先,引入无偏灰色理论,建立无偏灰色模型,预测设备健康状态的总体趋势;然后,根据此趋势,采用模糊集合理论进行模糊状态划分,从分类方法上改进传统灰色马尔科夫模型,同时克服马尔可夫状态矩阵运算量大的缺点;最后,进行模糊马尔可夫残差修正,确定设备健康状态组合预测值。与传统灰色马尔可夫模型相比,该模型可有效提高预测精度。以屏蔽泵的健康状况数据为样本进行设备衰退趋势预测,结果表明:该模型对第13、14和15个周期的设备健康状态的预测,残差偏移率分别为0.24%、0.10%和-0.05%,对应传统灰色马尔科夫模型的残差偏移率0.46%、0.11%和0.08%,预测精度更高,能够有效实现设备衰退趋势的精确预测。