基于分段回归模型的变形监测数据分析

通过对回归模型在变形监测的应用研究,结合工程实例,对某高铁隧道的拱顶沉降值运用分段回归模型进行分析预测,建立时间和位移变形量的回归分析模型,并从统计检验、曲线线型、拟合度三个层面进行评价,得出分段回归模型可以较好的预测隧道断面的变形趋势,从而验证了该方法的工程实用价值。     

灰色理论在滑坡变形预测中的研究与应用

根据边坡深部位移监测信息,应用灰色系统的原理和方法,对边坡的变形发展变化进行预测是一种有效手段。但监测数据受施工干扰、人为误差的影响较大,预测结果不精确,因此采用将原始数据非负化处理并累加生成的方法使序列充分光滑,然后用处理后的数据进行预测,再将预测的值进行累减生成还原,得到下一个监测数据的预测值。并分别用双曲线指数模型和三次多项式回归模型对各个孔的位移进行预测,并分析预测结果。研究结果表明,采用该方法预测变形值与边坡实际发展变化一致。     

基于小波的回归-GARCH模型及其在外汇储备中的应用

结合小波变换、多项式回归和GARCH模型对中国的外汇储备进行分析及预测.首先利用db4小波对数据进行去噪处理,并对去噪后的数据建立多项式回归模型.由于去噪后的数据与回归模型之间存在残差,且残差具有自回归条件异方差效应,故对该残差建立GARCH模型.然后将回归模型和GARCH模型进行线性叠加,从而得到基于小波分析的回归-GARCH模型.最后将预测值与实际值进行拟合,发现拟合效果较好.充分证明了小波变换、多项式回归和GARCH模型相结合的方法在处理外汇储备这类具有明显增长趋势的非平稳时间序列时,具有明显的优越性,是一项有用的分析预测工具.     

锚桩支护条件下深基坑蠕变变形的时空效应分析

深基坑在开挖及支护完成后,由于土体的蠕变特性,变形依然呈少量增加,变形的时空效应在锚桩支护条件下的深基坑工程的实践中表现明显.监测资料数据显示,作为研究对象的基坑边坡中部变形最大,通过非线性回归分析,预测其稳定临界值,得出变形值随着时间仍有一定的增长,表明基坑在开挖结束后的蠕变变形不容忽视.而分段施工及分部位加固支护是时空效应现象在深基坑实际工程中应用的有效措施.     

基于时序分析的边坡变形预报与变形行为特征

把数理统计软件Eviews引入岩土工程领域,对东明矿J2边坡监测点高程监测数据分别建立双对数模型、指数模型、线性模型、三阶多项式模型进行回归分析,找出物理量随时间变化的规律,然后通过相关统计学及力学假设,依托现有实测工程数据,建立时序模型并优化之,将经典ARMA模型推广到ARIMA模型,提高了拟合和预测精度;依据所建模型给出位移预报曲线,并探讨了边坡变形行为特征,对揭示边坡系统变形规律,选取最优防护体系具有指导意义,为工程数据分析和数值模拟提供了新思路.     

灰色理论和线性回归模型在印刷变形中的数据预测分析

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.     

基于多元线性回归的渡槽变形预测模型研究

提出了一种基于多元线性回归的渡槽沉降变形健康监测模型,介绍了应用MLR建立变形预测模型的步骤,并与多元逐步回归(MSR)进行对比.针对预测样本数目的不同取值,研究其在实际工程中的预测能力.通过对浙江天台红旗渡槽的监测数据研究,验证了基于MLR的渡槽变形预测模型的预测精度满足工程要求,预测能力略优于MSR,且短期预测能力优于长期预测能力.因此,合理选择预报天数对于渡槽变形预测尤为重要.     

基坑变形预测的灰色二次优化模型

为了提高GM(1,1)模型在基坑变形分析中的预测精度,采用三种方法对背景值改进的GM(1,1)模型进行优化,包括:对初始值添加修正项,使其符合最小二乘法的思想;对时间响应式参数添加修正项,解决近似指数序列下改进GM(1,1)模型的背景值实用性问题;对基坑变形数据进行直接建模,使其适应于基坑变形的发展。建立了基坑变形预测的二次优化GM(1,1)模型,将该模型应用于基坑变形预测实例中,结果显示再次优化后的模型具有较高的预测精度,具有较好的工程应用价值。     

基于改进M5′-主成分模型树的高心墙堆石坝沉降变形预测

针对高心墙堆石坝沉降变形过程动态非线性特点,建立基于改进M5'-主成分模型树的高心墙堆石坝沉降变形分析模型,在采用相关性分析甄选沉降变形影响因素和采用主成分分析将高维影响因素空间进行降维的基础上,利用该全局分段非线性模型对高心墙堆石坝沉降过程进行分析。通过与沉降量实测值对比,验证了改进M5'-主成分模型树的有效性。通过绝对差值和均方根误差2个指标对比分析改进M5'-主成分模型树与M5'模型树、多元线性回归模型、主成分回归分析模型的预测结果,表明改进M5'-主成分模型树预测沉降量具有更高的精度。     

基于不同核函数跨海大桥变形高斯过程预测精度分析

跨海大桥处于海洋复杂运动环境中,受到海浪、飓风等因素的扰动,常规桥梁变形时间序列模型不能全面反映其变形的内在驱动性.选取了高斯过程回归模型,根据青岛胶州湾跨海大桥某处桥墩30期挠曲变形实测数据,构建训练样本,通过训练样本获得跨海大桥变形的先验参数,对测试样本进行预测.为了避开跨海大桥变形模型非线性映射函数形式表达式及"高维数"等技术难题,引入了SE、NN、RQ三种单一核函数及SE、RQ形成的组合核函数,对这四种核函数分别进行变形值的高斯过程回归,并计算各种核函数模型的预测值相对误差,获得了跨海大桥变形值最优核函数预测值.同时,基于核函数高斯过程回归,实现了变形值间的非线性映射,解决了复杂模式预测问题.     

空间自回归模型在水库边坡位移预测中的应用

针对传统位移监测很少考虑不同测点之间相互作用的问题,基于经济学领域空间计量学基本理论,研究了空间自回归模型在边坡位移预测中的应用。以某工程高边坡外观位移数据为例,对边坡的位移状况进行预测,并与传统的自回归积分滑动平均模型相比较。结果表明:(a)在空间自相关系数较为显著的条件下,运用空间自回归模型可以较为精确地预测边坡变形状况,且优于传统模型;(b)空间自回归模型相较于传统模型参数更加简洁、考虑的影响因素更全面,可以同时对空间所有测点位移进行估计。     

多项式与SVM预测模型的理论分析及应用比较

标准支持向量机(SVM)及其改进形式的最小二乘支持向量机(LS-SVM)基于结构风险最小化,成功解决了多项式模型在预测方面所面临的问题;文章首先从理论上分析了SVM模型比多项式回归模型在预测方面更具有优越性;具体实验结果表明,SVM模型预测精度高,抗干扰能力强,更适合在预测方面的应用.     

一种优化组合模型及其在高铁路基冻胀变形预测的应用

高铁路基的冻胀变形是季节性冻土区高铁建设和安全运营面临的重大问题,有效的路基冻胀变形预测可以为路基冻胀灾害防治提供重要的决策依据。为提高对高铁路基冻胀变形的预测能力,本文首先建立非等间距回归模型与基于幂函数改进的非等间距灰色模型,其次通过马尔科夫算法修正两种模型的预测结果,最后在此基础上对两种修正预测模型进行最优权组合。利用组合模型、非等间距灰色模型、非等间距回归模型对两个工程实例中冻胀监测数据进行预测,对三种模型拟合、预测结果进行对比分析。结果表明:组合模型预测精度较高、稳定性较好;利用组合模型得出的预测结果离散程度低、差异性小,可为冻土区高速铁路路基的冻胀变形监测提供有效参考。     

正交多项式回归在橡胶配方试验中的应用

应用均匀设计安排橡胶配方试验,研究四个因子（包覆剂M81、包覆剂M82、氯化钠和硬脂酸盐）对粉末氯丁橡胶500％定伸应力,邵尔A型硬度,永久变形三项性能的影响。采用正交多项式回归分析法建立回归模型,并对回归方程和回归系数进行显著性检验。结果表明,所得的回归方程可以良好地预测4项变量对粉末氯丁橡胶物理机械性能的影响。     

Sloboda模型在隧道围岩变形预测中适用性分析

隧道围岩变形的监测和分析对于隧道工程的设计和施工都非常关键,鉴于Sloboda生长曲线与隧道围岩变形-时间曲线的相似性,将Sloboda模型引入到围岩变形预测中,通过围岩变形-时间曲线的拟合预测未来围岩变形发展趋势和围岩极限变形值。通过工程实例具体分析了Sloboda模型的适用性,结果表明:Sloboda模型可以较好地拟合隧道围岩变形-时间曲线;围岩变形-时间曲线的波动性以及尾部阶段发展趋势对Sloboda模型预测效果存在影响;Sloboda模型预测效果要优于指数曲线模型和双曲线模型,具有更好的应用价值。     

Sloboda模型在隧道围岩变形预测中的应用及其适用性分析

隧道围岩变形的监测和分析对于隧道工程的设计和施工都非常关键,鉴于Sloboda生长曲线与隧道围岩变形-时间曲线的相似性,将Sloboda模型引入到围岩变形预测中,通过围岩变形-时间曲线的拟合预测未来围岩变形发展趋势和围岩极限变形值。通过工程实例具体分析了Sloboda模型的适用性,结果表明：Sloboda模型可以较好的拟合隧道围岩变形-时间曲线;围岩变形-时间曲线的波动性以及尾部阶段发展趋势进对Sloboda模型预测效果存在影响;Sloboda模型预测效果要优于指数曲线模型和双曲线模型,具有更好的应用价值。     

灰色模型预测在黄土地基沉降测量中的应用

为了掌握黄土地基建筑物施工过程中随着负荷增加而呈现的沉降趋势,通过对沉降量的分析得到更好的预测沉降规律的方法。文中以青海省海东市三级综合医院(一期)建设项目为例,根据建筑物沉降监测数据,分别运用二次抛物线法、多项式拟合法以及灰色模型预测法建立沉降时序模型,并对第七期沉降进行预测,通过预测结果分析3种预测方法的精度及适用性。结果表明:二次抛物线法与真实值最接近的预测值为Z3点的-0.38 mm,且相差为-0.24 mm;多项式拟合法预测值与实测值相差最小的Z19点为-0.75 mm,与真实值相差为+0.17 mm;灰色模型法预测值与真实值相差较小,相差最大的Z3点预测值为-0.76 mm,相差+0.14 mm,相差最小的Z19点预测值为-0.59 mm,相差+0.01 mm。通过预测值与真值相差值的比较可知,二次抛物线法与多项式拟合法的预测曲线不符合实际沉降趋势,使得预测结果失真,两者均不适用于黄土地基沉降量的预测;灰色模型预测收敛速度快,且预测值与实际值较接近,误差小,预测模型与工程实际变形一致。     

灰线性回归模型在建筑物沉降分析中的应用

从GM(1,1)模型原理和GM(1,1)与线性回归组合模型原理的不同之处开始讨论,利用GM(1,1)与线性回归组合模型对广州市某小区1#楼一个沉降监测点(CJ1)进行了分析和预测,分析和预测的结果验证了GM(1,1)与线性回归组合模型在建筑物沉降变形分析中的实用性、正确性和有效性.最后对组合模型预测精度起决定性作用的灰指数v和参数m进行了分析,给出了求解灰指数v和参数m的最优值算法,应用结果表明,该方法使预测结果更可靠、准确,具有实际的参考价值.     

工程建筑变形分析的灰色模型探讨

为研究工程建筑的变形规律,合理预测未来的变形趋势,针对工程建筑变形中存在的变形因素复杂、变形大小不确定性、点位间主次关系不明确等情形,采用灰色系统理论建立变形分析灰色模型。通过两个工程实例,分别应用GM(1,1)模型和MGM(1,n)模型进行变形的预测和检验,充分证实了应用灰色模型进行工程建筑变形分析的可行性和可靠性,为工程建筑的变形分析和安全性诊断提供了可靠的理论依据和科学的分析方法。     

AF-PGM模型在大坝变形监测中的应用

基于目前灰色理论模型在变形监测中的应用,分析了PGM(1,1)模型中的参数及其求解的方法.引入人工鱼群算法求解背景值和初始值的修正项,通过人工鱼群算法求解得到模型的最优组合值。结合大坝变形监测工程实例进行计算分析,结果表明利用人工鱼群算法(AF)求解得到的PGM(1,1)模型的背景值参数与初始值修正项对大坝变形监测的预测具有较好的效果。