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相似文献
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1.
基于经验模态分解降噪原理,建立了EMD灰色系统GM(1,1)预测模型,使EMD方法与灰色系统GM(1,1)预测模型很好地相结合,有效地降低了原始监测数据内噪声干扰对预测结果的影响;并结合梅花山隧道工程实际,对EMD灰色系统GM(1,1)预测模型进行了检验。研究结果表明:EMD灰色系统GM(1,1)预测模型环境适应能力较强,预测结果与实际监控数据吻合程度较高,是隧道工程围岩变形动态预测较为有效方法,具有较好的工程实用价值。  相似文献   

2.
基于经验模态分解降噪原理,建立了EMD灰色系统GM(1,1)预测模型, 使EMD方法与灰色系统GM(1,1)预测模型很好地相结合,有效地降低了原始监测数据内噪声干扰对预测结果的影响,并结合梅花山隧道工程实际,对EMD灰色系统GM(1,1)预测模型进行了检验。研究结果表明:EMD灰色系统GM(1,1)预测模型环境适应能力较强,预测结果与实际监控数据吻合程度较高,是隧道工程围岩变形动态预测较为有效方法,具有较好的工程实用价值。  相似文献   

3.
根据某隧道围岩变形的实际监测数据,应用灰色系统理论并建立GM(1,1)模型对围岩变形进行分阶段不同维度的预测,并在此基础上进一步比较了几种改进的GM(1,1)模型的实际预测效果。计算证明了灰色模型在围岩变形预测中的适用性。  相似文献   

4.
为了有效提高隧道围岩变形的预测精度,对传统GM(1,1)预测模型进行了改进。改进模型通过对原始监测数据列优化重构,降低了量测误差、外界因素等噪声干扰造成的监测数据随机突变和离散性,提高了模型预测效果,并结合梅花山隧道典型监测断面对改进GM(1,1)预测模型进行了检验。研究结果表明:改进GM(1,1)预测模型增强了环境适应能力;预测结果与实际监测数据吻合程度明显提高,具有较好的实际工程应用推广价值。  相似文献   

5.
岩石巷道围岩变形的灰色预测   总被引:2,自引:0,他引:2  
对CM(1,1)模型进行了改进,建立了具有较小原点误差的改进的CM(1,1)模型,并且给出了双向差分模型、GM(1,1)模型与其改进模型对巷道围岩变形预测结果的比较,为灰色系统理论用于巷道开巷初期围岩及支护变形预测的实践进行了新的探讨。  相似文献   

6.
对前期数据分析整理并剔除异常数据后,利用线性回归方法和改进的GM(1,1)方法对印刷包衬压缩变形的压缩变形量λ值进行预测.所采用的方法有效降低了数据的相对误差,提高了预测数据的精度,使得预测数据有了更高的准确性和适应性.实验及仿真结果表明,利用本文所给出的灰色预测模型对印刷包衬压缩变形的压缩变形量λ的值进行预测,得到的预测期望值远优于单纯的回归模型和GM(1,1)模型.  相似文献   

7.
基于均值滤波的灰色预测模型及其应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
在变形监测中,当用GM(1,1)模型对稳定变化的变形数据序列进行预测时,效果较好。但是,由于影响变形的因素多种多样,且处于动态变化之中,观测数据中将不可避免地存在着一些随机扰动,这些扰动使得变形曲线发生异常波动。此时仅用GM(1,1)模型进行预测,其精度和可靠性就会下降。为此,本文提出一种基于均值滤波的GM预测模型,即先用均值滤波算法对发生波动的原始变形监测数据进行滤波处理,而后再建立GM模型进行灰色预测。实例证明,基于均值滤波的GM预测模型可以有效地提高变形预测的精度和可靠性。  相似文献   

8.
非等间距GM(1,1)组合预测模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据灰色模型建模特点,利用等维灰色递补动态预测模型的方法建立了非等间距GM(1,1)预测模型。基于这些GM(1,1)预测模型给出了一类非等间距GM(1,1)组合预测方法。实例表明结果理想可靠,有较高的拟合和预测精度。  相似文献   

9.
矿井瓦斯涌出量建模预测   总被引:2,自引:2,他引:0  
针对矿井瓦斯涌出量影响因素复杂,数据序列波动性较大,灰色GM(1,1)预测模型精度低,本身存在一定缺陷的特点,将自记忆性原理引人灰色系统理论,建立了矿井瓦斯涌出量预测的灰色自记忆预测模型。经在韩城下峪口煤矿应用表明,该模型具有预测精度高,稳定性好的特点。  相似文献   

10.
针对长流程工业过程中产品质量难以实时检测且不易实现优化控制的难题,通过对生产数据特性和质量预测要求的分析,提出了一种基于GM(1,1)灰色模型和机理模型集成的质量预测模型.首先根据过程机理知识建立了粗糙质量预测模型;然后运用灰色预测中的残差辨识理论,用机理预测模型的残差时间序列建立残差GM(1,1)模型,其预测结果补偿机理模型的预测值.验证结果表明,该质量预测模型能获得较理想的质量预测精度,其应用可使产品质量得到显著的提高.  相似文献   

11.
利用改进的灰色模型预测软岩巷道的围岩变形   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了灰色系统理论,用实例说明GM(1,1)模型预测巷道的围岩变形是简单,有效的;并对原GM(1,1)模型进行了改进,建立了具有较小原点误差的,改进的GM(1,1)模型,两种模型的预测结果也在文中做了比较。  相似文献   

12.
三峡工程高边坡的稳定性分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
为了分析三峡工程边坡的稳定性,根据灰色系统的理论,利用GM(1,1)预测模型,依据三峡现场边坡的测试数据,建立了边坡岩体变形的灰色预测模型,绘出了边坡变形的拟合和预测曲线,能够比较准确地预测边坡岩体变形的发展情况及稳定性,为边坡岩体变形的预测提供了可靠保证和理论依据.计算分析表明,其预测结果与实测数据较吻合,相对平均精度超过98%,能够满足工程的使用要求.三峡边坡工程是稳定和安全可靠的.  相似文献   

13.
基于灰色GM(1,1)模型的桩基沉降预测研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

14.
利用灰色模型的级差格式的概念,找到了GM(1,1)模型的背景函数,从理论上说明了GM(1,1)模型与GM(1,1)逐步优化直接建模加速方法两者的关系,GM(1,1)逐步优化直接建模加速方法是一个近似精确级差格式,而原GM(1,1)模型在模型曲线接近直线时是一近似精确级差格式。以此为基础,并通过实例说明了GM(1,1)模型的有效性,及累加生成可降低误差的影响,增强规律性。  相似文献   

15.
近年来,中国普通高等学校招生规模不断扩大,提高了高等教育的入学率,却增加了大学毕业生就业的压力。研究普通高等学校招生规模的预测方法对于合理地制定普通高等学校招生规模,实现高等教育可持续性发展是非常关键的。采用灰色系统方法和神经网络方法,结合1970—2009年全国普通高等学校招生人数的数据资料,建立了普通高等学校招生规模的灰色系统GM(1,1)模型和BP神经网络模型。对2种模型的模拟通过MATLAB平台实现。BP神经网络建模考虑了普通高等学校数、普通高等学校教职工人数、普通高中毕业人数以及国家财政教育经费投入4个影响因素。灰色系统GM(1,1)模型的精度为75.7%;BP神经网络模型的精度为95.4%。通过模拟分析可以得出:BP神经网络方法用于普通高等学校招生规模的预测是可行的。  相似文献   

16.
以甘肃北山地下实验室为研究对象,开展了离散裂隙网络-离散元(DFN-DEM)耦合方法在花岗岩地下硐室围岩稳定性分析方面的探索研究。选取地下实验室工程勘察范围内代表性勘察钻孔和地表露头裂隙数据进行统计分析,利用三维离散单元软件3DEC构建离散裂隙网络(DFN)和等效岩体模型,模拟分析了地下实验室-560 m水平试验巷道的硐室的稳定性。结果表明:硐室开挖引起硐室围岩应力重分布,裂隙与硐室开挖面相交部位发生应力集中现象,硐室围岩出现位移变形;在现有条件下,硐室围岩变形量较小,应力集中程度不高,地下硐室稳定性较好。  相似文献   

17.
对非等距灰色GM(1,1)模型作进一步的改进,给出了一种新的非等距GM(1,1)模型.该模型与传统的非等距模型生成方式不同,在数据生成处理时,不是直接利用原始数据进行建模预测,而是通过对原始数据取对数变换,作降幅平滑处理,然后再对背景值加权处理.背景值加权的权重不是传统的绝对距离,而是相对距离,可以有效地避免改变原始数据列的性质.实例表明,对于非等距加速应力试验寿命预测,改进后的模型与Arrhenius模型及传统的非等距GM(1,1)模型相比,具有更好的建模精度和较强的适应性.  相似文献   

18.
基于灰色理论的机械设备智能状态预测   总被引:11,自引:0,他引:11  
提出了基于灰色理论并与神经网络有机结合的机械设备智能状态预测方法,着眼于机械设备“内在”规律的研究,根据机械设备自身历史数据建立动态微分方程,并预测自身的发展,具有数据量小,计算简单、预测准确的特点,该方法已在实际工程中应用,结果表明方法是行之有效的。  相似文献   

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