待发表文章摘要预报

复合地基沉降的模型预测王凤池 ,朱浮声 ,康玉梅 ,陈百铃通过对复合地基沉降发展机理和规律的分析 ,结合Verhulst灰色预测模型的特点 ,建立了复合地基沉降的Verhulst灰色预测模型 ,反映了复合地基沉降 时间曲线的单调递增性、有界性和呈“S”形的特点·模型精度检验表明 ,利用较少的沉降观测数据 ,通过数学推理过程建立的沉降Verhulst预测模型具有可靠的预测精度 ,反映了复合地基沉降发展的长期过程·东北平原西部山前台地区地下水环境同位素分析以洮儿河流域中上游为例贾伟光 ,邸志强 ,金洪涛 ,王恩德根据地表水体样品、地下水样品的同…     

高速公路交通事故的灰色预测模型

在分析中国交通事故历史数据的基础上,引入灰色预测模型,根据数据特性建立了改进的灰色Verhulst模型,同时对改进的灰色Verhulst模型、灰色Verhulst模型和GM(1,1)模型进行比较。结果表明：改进的灰色Verhulst模型较好地反映了告诉公路交通事故的发展趋势,提高了模型的预测精度,扩大了模型的适用范围。     

高速公路交通事故的灰色预测模型

在分析中国交通事故历史数据的基础上,引入灰色预测模型,根据数据特性建立了改进的灰色Verhulst模型,同时对改进的灰色Verhulst模型、灰色Verhulst模型和GM(1,1)模型进行比较。结果表明:改进的灰色Verhulst模型较好地反映了高速公路交通事故的发展趋势,提高了模型的预测精度,扩大了模型的适用范围。     

改进的Verhulst沉降预测模型及其参数估计方法

为提高软土路基沉降预测灰色Verhulst模型的预测精度,首先从沉降初始实测值修正和增加时间指数项两个方面对灰色Verhulst模型的离散时间响应式进行了改进;然后基于最小二乘原理,利用差分进化算法对改进的灰色Verhulst模型时间响应式进行直接地优化估计,避免了灰色Verhulst模型常规估计方法中因背景值选取问题而导致的计算误差.实例计算结果表明,改进的灰色Verhulst模型较原模型具有更好的灵活性和适应性,比Gompertz模型、Logistic模型、Bertalanffy模型、Weibull模型及原灰色Verhulst模型这几种沉降预测模型具有更高的预测精度,可供工程设计参考.     

优化的灰色离散Verhulst模型在基坑沉降预测中的应用

基于传统的灰色Verhulst模型在基坑沉降预测中精度较低的问题,提出优化的灰色离散Verhulst模型。在基坑沉降监测中,由于有新的监测沉降值不断补充到原始数据序列中,各种因素会带来新的扰动,原来的模型精度降低,为避免由此产生的误差,用新陈代谢方法建立优化灰色离散Verhulst一维、二维新陈代谢模型。将传统Verhulst模型、优化的灰色离散Verhulst模型及优化灰色离散Verhulst一维、二维新陈代谢模型进行比较。研究结果表明:该模型通过采用离散化思维对原数据序列进行倒数变换,从连续形式向离散形式变化,减小了传统Verhulst模型建模过程中从微分方程到差分方程带来的误差;采用新陈代谢方法的优化灰色离散Verhulst模型精度更高,可选用该模型对基坑进行沉降预测。     

RBF神经网络优化灰线性回归模型预测建模

针对建筑物地基沉降的机理以及RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络能够有效描述不确定性问题和解决复杂非线性问题等特点,通过反复试验,优化设计,建立了RBF神经网络,并用该网络优化灰线性回归预测模型,建立RBF灰线性组合预测模型。通过工程实例,比较分析了单一灰色模型、灰线性回归模型、RBF优化的灰线性回归模型的预测精度。结果表明,RBF优化后的灰线性回归预测模型精度优于灰色模型、灰线性回归模型,预测中误差达到0.0014 mm。径向基神经网络优化后的灰线性模型能更好地反映建筑物沉降的总体趋势及规律。     

不等时距灰色Verhulst模型及其在沉降预测中的应用

在分析全过程沉降量与时间的关系、Verhulst模型的特点以及沉降观测数据有时出现非连续性特点的基础上，通过在区间上求积分给出模型背景值的一个确切的计算公式，提出了预测今后不同时刻沉降量的不等时距灰色Verhulst模型，工程实例分析表明，灰色Verhulst模型的预测精度较高，具有良好的适应性。     

碎石桩复合地基沉降的组合预测

选取合理的预测模型和方法预测复合地基的长期沉降,可用来控制施工进度、指导后期施工.通过分析短期实测沉降来预测长期沉降是工程中采用较多的方法.采用双曲线法和Asaoka法,由沉降观测值建立优性组合预测模型,预测碎石桩复合地基的沉降.通过与另外3组沉降预测值和观测值比较,结果显示双曲线法早期预测的沉降值稍偏小,后期预测值偏大;Asaoka法早期预测精度较好,后期预测精度较差;优性组合预测法的预测精度最好.     

基于等时距处理和IOWHA算子的路基沉降预测

为避免随机因素对单一预测模型影响,建立更符合软土路基沉降规律的模型和方法以提高预测模型的精度和可靠性,分别以原始沉降数据、经三次样条插值和经分段三次Hermite插值处理的数据为样本值建立Gompertz模型、Logistic模型和灰色Verhulst模型3种预测模型,将每种模型的3种情况的预测值同实测值进行对比分析,选出每种模型对样本处理的优势方法。以每种模型的优势方法为单一模型,建立基于IOWHA算子的组合模型,该组合模型按照每个时刻单一模型的预测精度的高低对最优权系数进行求解。研究结果表明:在沉降速率发生明显变化时刻的数据作为最后一组样本值进行预测时,Gompertz模型和Logistic模型以分段三次Hermite插值等时距处理的数据为样本值预测效果更好,灰色Verhulst模型以原始沉降数据为样本值预测结果精度更高。求解基于IOWHA算子的组合预测模型的赋权系数时,GA比使用MATLAB的非线性优化的工具箱的求解方法更为可靠,得到的组合模型预测精度更高。     

GM(1,1)模型和Verhulst模型在人口预测中的应用

为提高我国人口预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)和Verhulst预测模型的特点,并分别利用GM(1,1)和Verhulst模型对我国人口的变化情况进行了预测,发现灰色Verhulst模型有更高的预测精度和可靠性,更适合于我国人口的预测.     

Logistic模型在地基沉降预测中的应用

针对复合地基沉降规律和Logistic模型的特点和适用性,提出了应用Logistic模型预测复合地基沉降.通过对工程实例的分析表明,Logistic模型预测复合地基沉降具有很好的适用性和较高的预测精度,可为复合地基的施工设计提供依据.     

基于Verhulst模型的堆载预压法卸载时机的研究

在公路建设中堆载预压法是处理软土地基的常用方法。工程实践中随着对路基的工后沉降和不均匀沉降要求越来越高,有必要对堆载预压处理软土地基的卸载时机控制进行研究。应用Verhulst模型和指数曲线模型的基本公式,分别推导其剩余沉降和沉降速率之间的关系。结合越南河内-海防高速公路软基处理的实测资料,用两种模型拟合了剩余沉降和沉降速率之间的关系曲线图,比较分析了两种模型曲线拟合的结果。论证得出Verhulst模型更合理,并根据拟合曲线确定了路堤卸载时机。     

西安局部地区地裂差异沉降量灰色模型分析

文章以西安市为例 ,根据西安市地质技工学校地裂差异沉降动态特征 ,利用承压水位动态资料及地裂差异沉降资料建立了灰色模型 ,对承压水位下降及地裂差异沉降进行预测。首先采用费尔哈斯特 (Verhulst)生物繁殖模型 ,以过去几十年的地裂差异沉降速率的监测资料为背景予以灰色系统理论处理和进行沉降旋回期或寿命预测 ,进而根据预测的地裂差异沉降速率算出未来 5 0 a的累计地裂差异沉降量。其次采用灰色模型预测西安市地质技工学校承压水位变化 ,进而根据用线性回归方程所得的承压水位变化与地裂差异沉降的关系方程 ,预测其今后 5 0 a的地裂差异沉降量     

基于灰色GM(1,1)模型的桩基沉降预测研究

简述现有桩基沉降预测方法存在的不足,结合桩基沉降的特点,引入灰色预测GM(1,1)模型,建立基于灰色GM(1,1)模型的单桩及群桩沉降预测研究模型,并给出其建模的原理及建模的过程。最后,通过工程实例,进行实证分析,研究表明该模型具有良好的适应性,能更好地反映桩基沉降变形的规律,提高预测的精度,具有良好的工程应用价值和推广前景。     

基于改进泊松-复合小波模型的复合地基全过程沉降预测

对复合地基全过程沉降预测模型与方法进行了研究. 分析了改进泊松模型的特点和适用性,提出了改进泊松-复合小波神经网络修正模型. 结合实际工程数据对CFG桩复合地基全过程沉降进行了分析和预测,并与改进的泊松模型进行了对比分析. 结果表明,提出的模型适用性强,具有更高的预测精度,其绝对误差在1 mm以内.     

基于灰理论的土石坝沉降分析

土石坝沉降主要是时效变形,一般采用回归模型进行分析。针对土石坝沉降的特点,引入了能反映工程动态变化的灰理论模型,介绍了灰理论的基本原理和灰建模的求解过程。结合陆浑水库实测沉降资料进行了分析,结果表明所建立的模型精度高,能反映沉降的最新变化趋势。     

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。     

滑坡监测预警云平台系统的设计及应用

设计一套滑坡监测预警的云平台系统,采用模块化设计方式建立云平台系统网络,开发独立的监测管理软件系统;在云平台中建立灰色Verhulst模型,对实测数据进行处理,通过灰色Verhulst模型对边坡的变形趋势进行预测,预测边坡可能产生滑坡的时间,实现对滑坡的提前预警.系统经过调试后部署于广西百色市田林县公路两旁的边坡进行实测,结果表明:滑坡云平台系统能够有效地监测边坡的变形,通过灰色Verhulst模型可实现对山体滑坡的预警.