高铁路基后期沉降预测方法的运用分析

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.     

不同沉降预测方法在改扩建路基中的应用

【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。     

基于Asaoka法山岭公路隧道洞口浅埋段拱顶沉降预测分析

隧道进出洞口浅埋段由于埋置较浅且多为破碎岩体,施工对岩层的扰动较大易发生坍塌、冒顶事件,而及时地掌握隧道拱顶的最终沉降,确定最佳的支护时间能够有效的避免工程事故.Asaoka法能够利用较短期的观测资料得到较为可靠的最终沉降量推算值,被广泛用于路基沉降预测中,而隧道拱顶沉降预测中却很少涉及.为此,该文依托贵州某隧道进出口断面的拱顶沉降值,运用Asaoka法进行沉降预测分析.研究结果如下：在采用Asaoka法进行拱顶沉降预测时宜选用隧道开挖后10 d内的沉降数据进行预测分析,且拱顶沉降的间隔时间最好为1 d;对于波动较大的拱顶沉降不易采用Asaoka法进行预测,但可作为其他预测方法的参考.     

离散的GM(1,1,t~2,t)模型及其应用

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.     

新陈代谢GM(1,1)模型在现代有轨电车沉降预测中的应用

目前灰色模型在建筑物、边坡、高铁等领域的沉降预测中的应用研究较多,而在现代有轨电车中的沉降预测中应用比较少,并且现代有轨电车在运营阶段的沉降变化量较小。用灰色GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型对有轨电车筏板的沉降监测点的监测数据进行预测并比较。结果表明,新陈代谢GM(1,1)模型剔除了旧数据,增加了新的预测数据,提高了模型预测精度。验证了模型在现代有轨电车筏板进行沉降预测的可行性,为今后类似情况的沉降监测预测提供参考和借鉴。     

基于灰色系统GM（1,1）模型和Verhulst模型的矿石价格预测对比研究

提出矿石价格预测对于矿山企业的重要性,研究矿石价格走势,预测矿石价格.运用灰色系统GM（1,1）模型和Verhulst模型对近十年银矿石年平均价格进行分析预测,分析对比预测结果,得出GM（1,1）比较适用于矿石价格预测,价格相符度比较高,预测结果能为矿山企业和政府提供相对可靠的价格信息来源.     

基于拓扑预测与GM组合模型的舰船运动预报

针对舰船运动系统的复杂性及非线性,提出采用灰色拓扑预测模型、GM（1,1）模型建立舰船运动的单项预测模型,并对各单项模型的优缺点进行了比较分析．采用标准差法建立基于拓扑预测与GM（1,1）模型的舰船运动组合预测模型．结果表明,组合预测模型的预测精度高于各单项模型的精度,该组合模型可作为提高舰船运动数据预测精度的有效工具．     

基于GM(1,1)模型的边坡变形监测应用研究

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。     

一种改进离散灰色模型及其高校招生人数预测建模

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.     

山区机场高填方边坡施工期沉降的灰色模型预测

为研究西部山区某高填方边坡沉降的特点,通过全站仪在等时距情况下测得该填方边坡在55天之内的沉降值,总结出沉降随时间的变化规律,并引用灰色GM(1,1)和Verhulst模型方法建立起高填方边坡的沉降模型。通过实测结果与模型计算对比,证明这两种模型在预测高填方边坡沉降的可行性。这不仅可以减少沉降长期观测的浪费,而且可以较早的预测高填方边坡的沉降量。     

不等间距GM(1,1)模型在滑坡监测分析中的应用

滑坡监测一般存在时间间隔不等情况,因此基于某滑坡监测资料,应用不等间距GM(1,1)模型对其进行处理,结果表明,该模型完全适用于滑坡变形预测,可作为今后滑坡变形预测模型.     

基于小波变换的GM(1,1)-ARMA组合预测模型对悬索管桥的应变预测

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.     

一种新的灰色预测方法及其应用

在灰色模型GM(1,1)的基础上,提出了一种新的灰色组合预测方法,并将该方法应用于云南省就业状况预测分析中,取得了较好的预测效果。     

基于方根变换的灰色GM（1,1）改进模型

通过对原始序列作方根变换生成新数列并结合优化灰导数的方法,对灰色GM（1,1）模型进行改进,使模型的精确度大为提高.实例计算证明：改进后的模型比原模型的相对精度最大提高了7.88%,最小提高了1.58%,改进模型的实用性和可靠性均优于原始模型.     

基于灰色新信息GM(1,1)模型的城市生活需水量预测

对城市生活需水量进行科学地分析和预测是满足城市生活发展需求、保证水资源合理规划的前提。根据城市生活需水量的特性，将灰色新信息GM（1，1）模型的建模方法引入到城市生活需水量的预测中，建立相应的预测模型。并建立起一套系统的城市生活需水量预测方法，为城市水资源规划提供决策参考，具有理论和实践意义。     

均布荷载下小净距浅埋偏压隧道双侧壁导坑法工序优化分析

对具有断面跨度大、净距小、埋深浅、偏压、围岩稳定性差和下穿建筑等特点的隧道,如何减小和控制地表沉降成为施工中考虑的关键技术问题。基于双侧壁导坑法,建立FLAC3D有限差分三维数值模型,对8种开挖工序所产生的拱顶沉降、建筑所处地表位移、塑性区面积和类型进行对比分析。结果表明:左右侧导洞开挖对拱顶沉降影响较小,中间导洞上台阶开挖时,拱顶沉降最大,能占到总沉降的40%左右;优化后的工序要点为优先开挖深埋侧隧道,并优先开挖其浅埋侧导洞。研究结果可为该类隧道的设计与施工提供理论支撑。     

计量器具检定周期灰色动态模型及应用研究

企业的计量器具是保证产品质量的有力工具,由于工况的复杂性、多样性、随机性,其检定周期的确定应是动态的.根据计量器具检测数据的统计特点,采用了加权处理的办法,建立了基于时间序列和基于频次序列的动态灰色模型DGM (1,1).通过具体案例对比(例如游标卡尺)发现:该模型具有较高的拟合精度及预测精度;不同工况下周期和寿命有明显差异;频次序列模型的预测结果优于时间序列模型条件下的预测结果.结合动态模型与汽车制造业实例,建立了基于信息集成的、多传感器监控与管理监控相结合的检定周期与使用寿命周期监控流程和信息子系统,应用于企业生产.