TPGM(1,1)预测模型在基坑变形中的应用研究

依据深基坑周边地表沉降监测信息,运用灰色理论的方法,对基坑周边地表沉降发展变化规律进行合理的预测可以有效的确保基坑施工期间变形安全和正常使用要求。针对传统的GM(1,1)和DGM(1,1)模型本身数学结构的不足,提出采用TPGM(1,1)预测模型对基坑周边地表沉降进行预测。结合工程实例计算表明,在TPGM(1,1)模型中,利用已知监测数据预测未来一段时间内的基坑周边地表沉降能获得更加精确的预测结果。该研究成果能为动态信息化施工以及施工阶段的基坑灾害评估、预警提供有力指导。     

皖北煤矿高层建筑物沉降数据处理与预测

利用GM(1,1)灰色系统预测原理,提出系统的设计思路及特点、同时结合五组实际观测数据,建立"GM(1,1)灰色系统预测模型沉降监测数据分析表",以按要求自动生成5组沉降还原数据,4组沉降预测数据,对模型的预测值与原始值进行绝对误差比较,生成曲线图,实现模型预测的计算及结果分析,来实现高效率的生产需要,给煤矿高层建筑物的稳定性提供科学的分析。     

建筑物沉降预测的非等间距灰色模型

本文介绍了传统灰色GM（1,1）模型和非等间隔数列的灰色模型建模问题,并结合高层建筑物沉降观测实例进行建模、分析、预测,并与多元线性回归模型结果进行了比较,验证了该灰色模型在建筑物沉降监测分析中的实用性和有效性。     

高层建筑沉降预测新方法的研究

对双曲线模型公式进行了研究,将双曲线模型应用于高层建筑物沉降监测预报中,结合某高层建筑物沉降观测数据,建立了相应的双曲线预报模型。通过Matlab编程对观测数据进行处理,处理的图像显示双曲线模型与原始观测的数据曲线变化趋势一致,很好的反应了建筑物沉降的变化规律,证明了双曲线模型可以应用于高层建筑物沉降预测。     

DGM(2,1)模型在近似饱和S型变形预测中的应用

传统的GM(1,1)、DGM(1,1)模型在对累计位移量进行预测时,表现出很强的"惰性"。同时在灰色发展系数的影响下,得到的预测值严重偏离实测值,其偏离程度超出允许范围。此外较多监测点的累计位移量呈现出近似饱和S型,而传统的模型只对单调递增序列具有较好的预测效果。将DGM(2,1)模型应用于位移量呈现出近似饱和S型的变形预测中,结合工程实例进行验证,并与传统的GM(1,1)、DGM(1,1)模型预测结果进行对比,结果表明DGM(2,1)模型感应数据列变化的灵敏度较高,得到的x方向预测模型中误差为0.26mm,y方向预测中误差为0.06 mm。精度远高于GM(1,1)、DGM(1,1)模型。     

灰色系统理论在变形观测中的应用

建筑施工中,沉阵监测是监测建筑物是否安全的重要环节,将灰色系统理论应用于建筑物沉降变形的数据分析,结合沉降观测实例,可进行沉降预测结果的分析和检验,进而证实建筑物沉降变形分析中采用灰色GM（1,1）预测方法的可行性,关键词：灰色预测;GM（1,1）模型;基坑变形。     

基于改进直接灰色模型的泵车摆缸泄漏预测

提出一种基于参数和时间响应序列的改进直接灰色模型IDGM(1,1),对泵车摆缸泄漏的趋势进行预测分析,并与传统灰色模型GM(1,1)和直接灰色模型DGM(1,1)的预测结果进行比较。结果表明,该方法可以准确地预测摆缸泄漏故障的劣化趋势,其预测精度明显优于传统灰色模型GM(1,1)和直接灰色模型DGM(1,1)的预测精度,可为摆缸泄漏故障的主动维护提供重要理论依据。     

基于灰色残差GM（1，1）模型的建筑物沉降预测的研究

针对现代高层建筑进行沉降观测,对其未来的变形趋势进行准确地预测具有重要的意义.针对传统灰色GM(1,1)模型存在的模型精度不高的问题,提出了灰色残差GM(1,1)模型,并将其应用于对建筑物的沉降变形进行定量分析.通过与原始模型的对比分析可以发现,灰色残差模型在精度上有了显著的提高,更加适用于基础沉降的预测,具有很好的工程应用价值.     

灰色模型GM(1,1)的稳健算法及其应用

将最小一乘法应用于微分方程变量参数求解,建立稳健灰色模型RGM(1,1),并将其应用于建筑物沉降预报和比较.研究和实际应用表明：稳健灰色模型RGM(1,1)比常规灰色模型GM(1,1)具有更好的抗干扰性能和受异常点影响小的优点,根据少量的观测数据建立的RGM(1,1)模型有更好的预报应用价值.     

Logistic模型在高层建筑物沉降监测中的应用

介绍了Logistic增长曲线模型,通过实测数据建立沉降预测模型,拟合出s-t曲线,用平均绝对百分误差(MAPE)来评价预测模型拟合的精度,发现Logistic模型属于高精度拟合.将预测数据与实际观测数据进行对比分析,预测精度较高.结果表明该模型可用于高层建筑物的沉降预测情况.     

基于离散灰色模型的优化方法研究

为了改进离散灰色模型的预测精度,对离散灰色模型进行了修正,建立了离散灰色优化模型。离散灰色优化模型的核心在于对1阶累加生成序列(first order-accumulating generator operator(1-AGO)sequence)的平移变换。其中,最佳平移值可以通过最优化方法得到。算例的对比结果显示,DGOM(1,1)模型的模拟精度高于DGM(1,1)模型的模拟精度。进一步的研究表明,将DGOM(1,1)模型与其他优化模型相结合,可以使模型的模拟精度更高。文中讨论了DGOM(1,1)模型的特征,包括平移变换提升模拟精度的机理、DGOM(1,1)模型与其他优化模型之间的关系等。工作丰富了灰色预测理论,并且提出了一些新的灰色预测模型。     

灰色模型GM(1.1)在高层建筑沉降监测中的应用

介绍了灰色模型系统,并重点论述了灰色模型GM(1.1)在高层建筑的沉降预测中的应用.通过对高层建筑不同周期得到的沉降预测数据与实际数据进行对比分析,成果精度均符合要求,结果表明该模型在高层建筑的沉降监测具有很好的适用性.     

高层建筑物沉降监测数据综合分析的几种方法

目的探求桩基基础与灰土地基基础高层建筑物沉降监测数据分析的较优方法。方法应用线性回归模型、时间序列模型、灰色系统模型对桩基基础与灰土地基基础的高层建筑物沉降实测数据进行分析。结果3种方法对桩基基础高层建筑物的数据分析均取得了良好效果,而对灰土地基基础高层建筑物沉降监测数据分析中,时间系列模型要优于线性回归模型、灰色系统模型。结论桩基基础高层建筑物的监测数据分析可以采用线性回归模型、时间序列模型、灰色系统模型,而灰土地基基础高层建筑物监测数据分析更适合选用时间序列模型。     

基于马尔科夫优化的灰色GM (1,1) 沉降预测模型及应用

针对灰色GM(1,1)模型在对随机波动较大的沉降数据序列进行预测时存在的不足,本文结合灰色理论模型和马尔科夫链理论,建立了一种基于马尔科夫修正的新维GM(1,1)沉降预测模型。首先,考虑监测数据的时效性,通过在原始数据列中不断补充新的沉降监测数据,采用新陈代谢的方法建立了新维GM(1,1)模型;随后采用马尔科夫链理论对新维GM(1,1)模型进行优化,根据模型预测时产生的相对误差范围对其进行状态区间划分,并构建了相应的状态转移概率矩阵,得到了基于马尔科夫优化的新维GM(1,1)预测模型;将本文中的模型应用于福州火车站南广场深基坑周边建筑物地表沉降预测中,并对不同模型的预测效果进行对比分析,结果表明：基于马尔科夫优化的灰色GM(1,1)模型的预测精度较传统灰色GM(1,1)模型有明显提高,验证了本文所提出的优化模型在基坑沉降分析与预测中的合理性。     

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。     

综合模拟和预测方法在工程沉降中的应用

文章尝试应用最优综合模型对常规的灰色模型(GM模型)和支持向量机模型(SVM模型)的预测结果进行优化,将综合模拟和预测方法应用于天津某高层建筑基坑开挖过程中引起周围建筑物沉降的研究,对建筑物的沉降趋势作出预测,取得了较好的拟合精度和预测可靠度,该方法对于工程施工具有重要的指导作用,也为今后同类研究提供一定的参考。     

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。