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对GM(1,1)模型的基本原理和模型检验方法进行了介绍,将边坡看作一个灰色系统,采用GM(1,1)模型对沉降进行预测,相关的参数可由建立灰色预测模型和实际的监测数据予以确立。将预测结果和实际结果进行对比分析,结果表明GM(1,1)模型能够取得较好的预测结果,能够在变形监测工程中得到广泛的应用。 相似文献
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针对软土地基沉降周期长,承载力低,沉降变形波动大等特点,以某高铁沉降数据为依托,应用双曲线法、Asaoka法、星野法、GM(1,1)模型进行沉降预测,分析不同时间起点对预测结果的影响.结合实际沉降结果对比分析得出:①负沉降点对预测精度影响较大,沉降预测时最好跳过或删除负沉降,且不易采用负沉降点附近的数据作为参考数据;②双曲线法、Asaoka、GM(1,1)模型较适合于软土地基沉降预测,而星野法拟合效果相对较差;③双曲线法和GM(1,1)模型以停载后5个月为预测时间起点结果较准确,Asaoka法受预测时间起点影响不明显. 相似文献
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分析了已有GM(1,1)模型和离散GM(1,1)模型的不足,建立了高校招生人数的直接离散GM(1,1)模型,并对相关实例建立模型进行预测.预测结果表明,直接离散GM(1,1)模型模拟预测精度更高,更能反映高校招生人数的增长趋势. 相似文献
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改进型灰色神经网络模型在水质预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了三类改进的灰色模型和BP神经网络。将三类改进的灰色模型与神经网络进行组合,得到改进型灰色神经网络组合模型,将一维序列通过三个改进的灰色模型得到三组值作为神经网络的输入,原始序列作为神经网络的输出,训练得到最佳神经网络结构。将组合模型应用到嘉陵江磁器口断面总磷浓度的预测中,结果表明:(1)用该组合模型进行预测,相对误差均在5%以下,预测精度较高,取得了较理想的预测效果;(2)WPGM(1,1)、pGM(1,1)、CGM(1,1)、组合模型预测的平均相对误差分别为5.05%、34.01%、33.65%、3.02%,与单一灰色预测方法和灰色神经网络模型相比,组合模型的适应能力和预测推广能力更好,预测精度更高。 相似文献
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【目的】改扩建工程中新路基沉降的准确预测至关重要。【方法】依托沪陕高速公路合肥至大顾店段改扩建工程,首先选择试验段对新路基沉降进行实测;然后分析了星野法、GM(1,1)和二者的组合法等三种沉降预测方法的预测效果。【结果】结果表明:GM(1,1)在预测后期结果偏大,星野法比GM(1,1)法预测效果好,与两个独立的预测模型相比,GM(1,1)-星野法预测模型预测准确率更高。【结论】研究成果可为类似工程提供借鉴。 相似文献
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针对软土地基沉降问题,利用灰色理论提出GM(1,1,t~2,t)模型,通过优化灰导数白化值建立离散的GM(1,1,t~2,t)新模型,并用最小二乘法估计新模型的5个参数.通过软土地基沉降的实例应用,说明离散的GM(1,1,t~2,t)模型的模拟预测效果优于GM(2,1)模型. 相似文献
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应用GM(1,1)模型对1995~2017年黑龙江省粮食产量进行趋势的分析,并且按照发展趋势进行为期三年的预测.所应用到的GM(1,1)模型是按照参数的双向差分进行最小二乘估计,并且在初始值也进行两方面的变动,应用模型初始值加权评均法、模型初始值加权误差平方法.这样可以适当的提高模型的预测精度. 相似文献
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运用实例和统计分析的方法,对统计预测中常用的G(1,1)灰色模型预测法和灰色线性模型预测法进行比较,得到了两种模型在实际预测中的精确度.并通过检验分析,得到了在什么情况下用G(1,1)灰色模型预测,在什么情况下用灰色线性模型预测. 相似文献
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ARMA模型采用差分处理对桥梁监测数据进行预测时,会出现数据丢失和预测精度降低的现象.为此,利用小波变换对信号进行离散化处理信息不会丢失的优点,将趋势明显的原始序列离散化,得到不同频带上的块信号.采用灰色GM(1,1)模型对趋势明显的低频信号进行趋势预测,用ARMA模型对平稳的高频细节信号进行细节预测,再将两部分预测值叠加得到最终预测值.对黄河悬索管桥在线监测系统获得的过去一段时间的应变数据进行验证,结果表明所提出的GM(1,1)-ARMA组合模型预测效果明显高于传统ARMA模型,这对实现同类桥梁的预警具有积极意义. 相似文献
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戈壁土路基后期沉降预测方法及误差分析 总被引:1,自引:1,他引:0
各种沉降预测的研究已在软土路基进行,而对戈壁土路基这一特殊路基的沉降预测研究较少.以兰新第二双线新疆段工程实测沉降数据为研究对象,分别采用双曲线法、星野法、Asaoka法、GM(1,1)模型四种沉降预测方法,预测戈壁土路基的后期沉降并分析不同时间起点对预测结果的影响.研究表明,常用的双曲线法和Asaoka法的预测精度受预测时间起点影响较大,双曲线法建议恒载期5~6月后为时间起点,Asaoka法建议恒载期1~2月后为时间起点.不同时间起点对星野法和GM(1,1)模型影响较小,其中GM(1,1)模型预测结果最为精确. 相似文献
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本文运用了灰色GM(1,1)模型及线性回归模型对科技经费投入进行预测,从实际算例可知其精确度是相当高的。方法简便,具有较高实用价值。 相似文献
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GM(1,1)模型的改进及其在西安市人口预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
人口规模对大中型城市的发展非常重要,为提高人口预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)和等维递补动态预测模型的特点,并以2007—2012年西安市人口数据资料为依据,应用灰色系统理论构建等维递补GM(1,1)动态预测模型,预测了西安市2013—2016年城市人口规模,结果分别为859.757 3万人(2013年),864.010 6万人(2014年),868.285 0万人(2015年),872.580 5万人(2016年)。统计检验和误差分析结果表明,该模型方法简便可行,预测精度高,结果符合实际,可靠性强,为市域经济发展的研究和决策提供了科学依据。 相似文献