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。     

不等时距灰色预测模型

提出了一种不等时距灰色预测ＧＭ（１,１）模型的方法,弥补了等时距ＧＭ（１,１）模型的不足．通过诸多的实例分析,结果理想可靠,有较好的实际意义．     

BP神经网络模在不等时距滑坡变形预报中的应用

介绍神经网络模型的建模原理和方法,并采用该模型对实际滑坡不等时距监测数据进行处理和分析。结果表明神经网络模型能够对变形监测不等时距数据做出比较准确的模拟和预报,从而能够为变形监测的不等时距数据处理提供一种较好的方法, 可以作为今后同类数据处理的模型。     

BP神经网络在不等时距滑坡变形预报中的应用

介绍神经网络模型的建模原理和方法,并采用该模型对实际滑坡不等时距监测数据进行处理和分析。结果表明神经网络模型能够对变形监测不等时距数据做出比较准确的模拟和预报,从而能够为变形监测的不等时距数据处理提供一种较好的方法,可以作为今后同类数据处理的模型。     

露天矿边坡稳定性预测的人工神经网络模型

利用人工智能中的神经网络原理和方法,建立了露天矿顺层边坡稳定状态预测的神经网络模型,描述了矿山边坡稳定指标与其影响的非线性映射关系,提出了露天矿边稳定性预测的神经网络原理和方法。     

某深基坑水平位移灰色预测研究

因岩土介质的复杂性及施工和周围环境的不确定性,这为准确地依据设计去计算基坑不同时期的位移带来了很大的难度。因此．如何根据现有的实测资料去合理推断和预测基坑的水平位移也就成了广大技术成员所关心的问题。本文根据某基坑的实测资料。采用灰色系统理论对水平位移进行了预测。并对系统残差采用新陈代谢模型进行了修正,取得了较好的效果。     

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。     

灰色系统模型在露天矿边坡沉降预测中的应用

为解决抚顺西露天矿边坡沉降变形问题,运用灰色系统模型结合曲线拟合对抚顺西露天矿边坡沉降变形进行预测分析.在传统灰色系统的基础上,运用对数变换的数学方法对实测数据进行改进,建立改进的灰色系统模型,并对露天矿边坡沉降变形进行预测.结果表明:改进的灰色系统模型最大误差仅为0.7%,低于传统灰色理论模型的平均相对误差2.3%,模拟预测效果好,能够满足沉降预测的预报要求.因此,改进的灰色系统模型可用于露天矿边坡变形预测中.     

应用指数平滑技术预测边坡位移

应用趋势型指数平滑模型根据其观测值的数据特点（具线性趋势）,选取趋势型二次指数平滑的线性 预测公式和相应at,bt的计算公式及合适的平滑系数值进行计算,预测了某市滑坡区５号监测点的位移量。预 测结果表明,该方法应用于斜坡变形位移的预测,可使预测值与实际位移值之间的误差很小。     

隧道围岩位多的灰色优化模型预测

传统灰色GM（1，1）模型，多达用于等间距和低增长序列监测数据的模拟预测；对非等间距和高增长序列，一般经过等间距处理或经过复杂的变换建立非等间距模型进行预测，且往往产生较大的滞后误差。在时间序列[k,k 1]区间上，用n个小区间的梯形面积代替[k,k 1]区间上GM（1，1）函数曲线对应的面积，以优化提高背景值z^(1)(k 1)的精度。这种以优化灰色模型背景值为基础构建的灰色优化模型，普遍适用于隧道围岩位移等间距或非等间距以及低，高增长监测数据序列的位移预测，能很好地模拟预测隧道围岩移的Ⅰ型，Ⅱ型，Ⅲ型时序变化特征，且都能获得很高的模拟和预测精度。     

基于中心逼近的非等距灰色模型

基于非等间距灰色预测模型的建模机理,通过对一次累加生成序列的开方运算来弱化序列的变化幅度,利用背景值取代传统的中心值,从而得到了基于中心逼近化的非等间距灰色预测模型。最后,给出了一个应用实例,实例计算结果表明该改进灰色预测模型具有较高的拟合和预测精度。     

山区高速公路高边坡变形监测模型

结合高速公路实际边坡变形监测工作的情况,采用经典灰度模型和分形理论,改进了变维分形模型,对边坡沉降变形进行模拟预测,以得到预测精度更高的预测模型。研究结果表明,在本项目中,改进的变维分形的预测精度最高,灰度模型次之,常维分形预测最差。     

隧道地表沉降预测的时变参数灰序模型TGM-AR

在趋势项提取法中,针对逐步回归法比较烦琐及灰色模型预测精度低的缺点,结合灰色预报系统的灰色性和时变性,根据变形体的实际变形规律,将时变参数a(t),b(t)及灰色理论应用于时序模型建模中,提出并建立时变参数灰序模型TGM-AR.时变参数灰色模型用于提取趋势项部分,时序模型用于提取随机部分.将模型应用于隧道地表的沉降分析和预测,结果表明模型预报精度高,且趋势项的物理意义明确.     

基于非线性灰模型下贮油罐上水变形分析

大罐上水过程中的沉降变形具有规律性.利用灰色系统理论,把离散的沉降观测数据按某种序列(或某一约束条件)排列,考虑到大罐充水过程变形形式,分别建立了基于线性和非线性关系下的一阶连续灰微分沉降模型;同时选择上水水位高和上水时间序列作为模型变量分别进行解算,显示了软基础下的大罐,上水速度与罐体沉降变化基本呈线性的特点,就此推导了以连续时间变量序列来拟合与预测大罐上水过程的沉降变形模型.所提出的解算方法,可以方便大罐沉降变形的过程和规律分析,对指导同类上水试验工作具有一定意义.     

层状岩质边坡失稳的燕尾突变模型

根据层状岩质边坡含软弱夹层失稳的特点,建立了边坡地质力学模型,应用非线性科学理论中的突变理论建立了完善的边坡失稳燕尾突变模型。研究得出内外环境参数的变化改变系统控制变量的取值。边坡势函数形式发生变化,边坡在演化过程中可能处于稳定状态,也可能处于失稳状态,其稳定性取决于边坡岩体的内在和外界因素。计算了边坡处于失稳状态下系统所释放出的能量。研究结果加深了对滑坡成因的认识,论证了应用突变理论研究边坡失稳现象的可行性。     

利用灰色模型对地区负荷进行预报

针对灰色模型GM(1,1)对某一地区的负荷进行预报误差较大的缺点,采用了"平均滑动模型"方法,使处理后的数据既增加了数据的权重又避免了数据的波动.计算表明,可以把它用于负荷预报中,解决了负荷按"S"型曲线递增的实际情况,提高了预报精度,又继承了灰色预报方法的优势和特点.     

灰色GM(1,1)模型在井壁破裂中的应用研究

利用灰色GM(1,1)模型 ,把井壁破裂治理中及治理后所获得的数据视为灰色量 ,并用数列方法进行数据生成、数据拟合和数据预报 ,进而指导井壁治理工作的进展和长期维护 .算例结果表明 ,该模型具有较高的拟合和预测精度 ,可以作为井壁破裂综合治理的一种实用的辅助方法     

大气污染物浓度预测模式计算的一种改进方法

从平流扩散方程出发，通过对方程中扩散系数的选择及时间微分项的求解，建立了一个适合中性大气条件的浓度场预测模式。该模式模拟计算值与实测值比较，浓度场最大相对误差为－２８．０％，在１．５倍偏差范围内。     

岩体边坡稳定性的灰色系统类比预测

将复杂的岩体边坡系统视为一个灰色系统 ,在综合分析岩体边坡影响因素的基础上 ,采用表征边坡岩体稳定性的复合指标作为评判其稳定性的因素 ,给出了一种基于复合指标的边坡岩体稳定性的灰色系统类比预测模型 .算例结果表明 ,该法简单、直观、实用性强 ,有较好的预测结果 ,很适合于工程应用