戈壁土路基后期沉降预测方法及误差分析

各种沉降预测的研究已在软土路基进行,而对戈壁土路基这一特殊路基的沉降预测研究较少.以兰新第二双线新疆段工程实测沉降数据为研究对象,分别采用双曲线法、星野法、Asaoka法、GM（1,1）模型四种沉降预测方法,预测戈壁土路基的后期沉降并分析不同时间起点对预测结果的影响.研究表明,常用的双曲线法和Asaoka法的预测精度受预测时间起点影响较大,双曲线法建议恒载期5~6月后为时间起点,Asaoka法建议恒载期1~2月后为时间起点.不同时间起点对星野法和GM（1,1）模型影响较小,其中GM（1,1）模型预测结果最为精确.     

高铁路基后期沉降预测方法的运用分析

针对软土地基沉降周期长,承载力低,沉降变形波动大等特点,以某高铁沉降数据为依托,应用双曲线法、Asaoka法、星野法、GM(1,1)模型进行沉降预测,分析不同时间起点对预测结果的影响.结合实际沉降结果对比分析得出:①负沉降点对预测精度影响较大,沉降预测时最好跳过或删除负沉降,且不易采用负沉降点附近的数据作为参考数据;②双曲线法、Asaoka、GM(1,1)模型较适合于软土地基沉降预测,而星野法拟合效果相对较差;③双曲线法和GM(1,1)模型以停载后5个月为预测时间起点结果较准确,Asaoka法受预测时间起点影响不明显.     

基于GM(1,1)模型的边坡变形监测应用研究

对GM(1,1)模型的基本原理和模型检验方法进行了介绍,将边坡看作一个灰色系统,采用GM(1,1)模型对沉降进行预测,相关的参数可由建立灰色预测模型和实际的监测数据予以确立。将预测结果和实际结果进行对比分析,结果表明GM(1,1)模型能够取得较好的预测结果,能够在变形监测工程中得到广泛的应用。     

离散的GM(1,1,t~2,t)模型及其应用

针对软土地基沉降问题,利用灰色理论提出GM(1,1,t~2,t)模型,通过优化灰导数白化值建立离散的GM(1,1,t~2,t)新模型,并用最小二乘法估计新模型的5个参数.通过软土地基沉降的实例应用,说明离散的GM(1,1,t~2,t)模型的模拟预测效果优于GM(2,1)模型.     

排水带加速黄土路基固结沉降的数值模拟研究

【目的】路基填筑过程中产生的沉降及其工后沉降，将会直接影响工程施工质量、工期和后期维护费用。【方法】为探究排水带在三门峡黄土路基的作用效果，运用Settle 3D软件建立数值模型，分析自然、降雨工况下排水带间距对原状和重塑黄土路基固结沉降的影响。【结果】研究结果表明：降雨工况下的沉降量和沉降速率较自然工况下的大，这种现象在原状路基上最为明显；排水带能够显著加快黄土路基的沉降速率，其效果随着排水带间距的缩短而增强；排水带间距由8.0 m缩短为2.0 m时，排水带改善黄土路基的效果达到稳定，间距在0.5～2.0 m之间变化时，其改善效果并不明显。【结论】针对三门峡黄土路基工程，建议排水带间距可选择为2.0 m。     

基于拓扑预测与GM组合模型的舰船运动预报

针对舰船运动系统的复杂性及非线性,提出采用灰色拓扑预测模型、GM(1,1)模型建立舰船运动的单项预测模型,并对各单项模型的优缺点进行了比较分析.采用标准差法建立基于拓扑预测与GM(1,1)模型的舰船运动组合预测模型.结果表明,组合预测模型的预测精度高于各单项模型的精度,该组合模型可作为提高舰船运动数据预测精度的有效工具.     

新陈代谢GM(1,1)模型在现代有轨电车沉降预测中的应用

目前灰色模型在建筑物、边坡、高铁等领域的沉降预测中的应用研究较多,而在现代有轨电车中的沉降预测中应用比较少,并且现代有轨电车在运营阶段的沉降变化量较小。用灰色GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型对有轨电车筏板的沉降监测点的监测数据进行预测并比较。结果表明,新陈代谢GM(1,1)模型剔除了旧数据,增加了新的预测数据,提高了模型预测精度。验证了模型在现代有轨电车筏板进行沉降预测的可行性,为今后类似情况的沉降监测预测提供参考和借鉴。     

GM(1,1)模型的改进及其在西安市人口预测中的应用

人口规模对大中型城市的发展非常重要,为提高人口预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)和等维递补动态预测模型的特点,并以2007—2012年西安市人口数据资料为依据,应用灰色系统理论构建等维递补GM(1,1)动态预测模型,预测了西安市2013—2016年城市人口规模,结果分别为859.757 3万人(2013年),864.010 6万人(2014年),868.285 0万人(2015年),872.580 5万人(2016年)。统计检验和误差分析结果表明,该模型方法简便可行,预测精度高,结果符合实际,可靠性强,为市域经济发展的研究和决策提供了科学依据。     

基于拓扑预测与GM组合模型的舰船运动预报

针对舰船运动系统的复杂性及非线性,提出采用灰色拓扑预测模型、GM（1,1）模型建立舰船运动的单项预测模型,并对各单项模型的优缺点进行了比较分析．采用标准差法建立基于拓扑预测与GM（1,1）模型的舰船运动组合预测模型．结果表明,组合预测模型的预测精度高于各单项模型的精度,该组合模型可作为提高舰船运动数据预测精度的有效工具．     

LSTM神经网络模型在GPS变形监测中的应用研究

为提高GPS变形监测在工程应用中的精确度,研究LSTM神经网络在变形监测中的作用。分别利用建立的GM(1,1)模型和LSTM神经网络模型对GPS变形监测工程案例进行应用分析,与GM(1,1)模型相比LSTM神经网络模型预测误差降低幅度可达58%,相对误差降低幅度可达62%,RMSE值降低幅度为66%,结果说明LSTM神经网络模型较GM(1,1)模型有更高的预测精确度,预测结果更接近实际测量结果,深度学习的方法之一LSTM神经网络模型在GPS变形监测中有很高的应用价值。     

一种改进离散灰色模型及其高校招生人数预测建模

分析了已有GM(1,1)模型和离散GM(1,1)模型的不足,建立了高校招生人数的直接离散GM(1,1)模型,并对相关实例建立模型进行预测.预测结果表明,直接离散GM(1,1)模型模拟预测精度更高,更能反映高校招生人数的增长趋势.     

山区机场高填方边坡施工期沉降的灰色模型预测

为研究西部山区某高填方边坡沉降的特点,通过全站仪在等时距情况下测得该填方边坡在55天之内的沉降值,总结出沉降随时间的变化规律,并引用灰色GM(1,1)和Verhulst模型方法建立起高填方边坡的沉降模型。通过实测结果与模型计算对比,证明这两种模型在预测高填方边坡沉降的可行性。这不仅可以减少沉降长期观测的浪费,而且可以较早的预测高填方边坡的沉降量。     

国家公路里程预测模型建立与研究

【目的】在交通强国建设背景下,交通发展由依靠传统要素驱动向注重创新驱动转变,前瞻规划、科学预测成为国家交通建设的前提和基础。【方法】以2006—2020年国家统计局发布的公路里程为基础数据,运用指数法、对数法、多项式法、幂函数法建立预测模型。【结果】经过对比与检验,结果表明,6次多项式拟合预测模型最优,通过增加新增年度数据可对其进行优化。【结论】添加年度新增数据的6次多项式预测模型可以为国家公路建设规划提供参考。     

灰色BP神经网络组合模型在大坝沉降监测中的应用

大坝沉降是一个非线性的过程。为了能准确预测大坝沉降,将GM(1,1)模型和BP神经网络模型结合,以某大坝沉降量为实例,研究灰色BP神经网络在大坝沉降监测中的应用。通过GM(1,1)获得一组拟合数据,将拟合数据和原始值作差得到拟合值的误差序列,再利用BP神经网络模型对拟合数据和拟合数据的误差序列进行训练,最后再以拟合数据作为输入值,利用训练完成的BP神经网络得到误差序列,进而得到预测值。经过实验分析,得出组合模型的预测精度高于单一模型的预测精度。     

道路交通事故预测模型的研究

针对道路交通事故发生的特点,从不同的角度,建立了线性回归预测模型、非线性回归预测模型和灰色预测模型。重点针对道路交通事故灰色和随机不确定性,研究了一阶单变量灰色预测模型,即GM(1,1)模型,并用其分别对某城市道路交通事故的死亡人数、交通事故量进行了预测,其结果是可信的。     

广东省博罗县中长期电力负荷预测的研究

基于中长期电力负荷预测受诸多不确定因素的影响,结合广东省博罗县电力负荷的发展情况,建立了一种基于灰色系统理论的中长期负荷组合预测模型,旨在提高博罗电力负荷预测的准确度。对传统灰色预测模型进行了改进,引入二次指数平滑法对原始数据进行修正,构造一个新的样本序列,并构建灰色等维新息预测模型。然后将改进后的GM(1,1)模型与一元二次回归模型进行线性组合,该预测模型精度高,其结果对博罗电力生产实际具有指导意义。     

线性回归与灰色理论在用电量预测中的应用

针对电力资源存在的电力短缺和电力浪费现象,结合用电量增长的特点,选取全省GDP、人口总数、人均地区生产总值、工业生产总值等作为预测指标,应用优化的多元线性回归模型和灰色GM(1,1)模型对陕西省来年的用电量需求进行预测,所得的2组预测值拟合度较好。之后对2种模型进行耦合再进行预测,其结果比单纯使用多元线性回归模型或使用灰色GM(1,1)模型得出的结果更优。结果可见预测模型精度较好,具有一定的实用性,对电力相关部门的生产规划有一定的借鉴价值。     

基于基因表达式编程的煤矿地表变形预测模型的研究与实现

【目的】本研究论述了煤矿地表变形预测的研究现状和基因表达式编程及其算法。【方法】笔者通过C#编程语言进行程序设计，对煤矿地表变形监测原始数据进行预处理，利用某煤矿前20期的变形原始数据来构建基于基因表达式编程（GEP）的煤矿地表变形预测模型，并对最后5期进行预测分析研究。【结果】结果表明，预测模型得出的预测值和实际值相差4～9 mm。【结论】这说明基于GEP的预测模型具有比较高的精度，有较好的可靠性。     

灰色双向差分模型及其在石羊河流域泉水流量模拟与预测中的应用

本文基于灰色GM(1,1)建模理论和灰区间预测思想,运用双向差分方法建立了石羊河流域泉水流量模拟及预测模型:(?)_(t+1)=568.851-565.141×e~(-5.15×10~(-3)t)。经验证,拟合均方根误差RMSE=7.93％,预报平均误差为17.7％,效果较好。     

大城市地面沉降灾害的灰色预测

地面沉降同地震、砂土液化、滑坡、泥石流等一样是一种十分严重的自然灾害,本文是利用灰色理论对这一灾害现象进行研究的。文中首先介绍了灰色理论中的GM(1,1)模型的建模法,然后利用日本东京昭和5—35年的地面沉降资料和墨西哥城1890～1945年地面沉降资料分别建立了东京城和墨西哥城地面沉降的灰色预测模型:x(k+1)=13.60672006e~(0.12126861k)—12.64172006和x(k十1)=1.1383e~(0.233553k)—1.1383。利用这两种模型分别对东京城昭和40、45年和墨西哥城1950、1955年地面沉降量进行了预测,结果与实际沉降值拟合得较理想。