高速公路路基沉降预测研究

文章讨论了灰色系统理论在公路路基沉降预测中的应用,并对等间隔的灰色模型GM(1,1)进行了改进,建立了任意时间间隔的非等时序改进灰色模型.通过具体工程实践,给出了两种模型对公路路基沉降量预测结果与实测结果的比较,结果表明非等时序改进灰色模型的预测沉降量与实际沉降量更接近,精度更高,更能满足工程需要.     

基于非等距预测模型的填土路基沉降量分析

根据路基沉降量的实测资料,利用3种常用的灰色预测模型对路基沉降量变化规律进行分析及精度对比,选取预测精度最高的灰色预测模型预测路基最终沉降量。同时,基于改进灰靶决策理论,对路基沉降的影响因素进行综合分析,将靶心距与路基最终沉降量对应,利用非等距预测模型最终沉降量与靶心距之间的规律进行分析。研究结果表明:该模型可以揭示路基沉降与影响因素之间的量化关系,为路基沉降的预测与规律分析提供了新的思路与参考。     

灰色理论在高路堤沉降预测中的应用

运用灰色理论中的GM(1,1)模型对高路堤的沉降进行了预测,取沉降观测点在相同观测时段内的沉降量为原始序列,将其作1次累加生成1次累加序列,根据GM(1,1)模型建立灰色微分方程,其参数由最小二乘法得出,解微分方程可得方程的时间响应序列,也就是所预测的随时间而变化的沉降值.并采用后验差法对模型的可靠性进行了检验.通过对京珠高速公路某段高路堤线性填土期和静载期实测沉降数据的分析,证明将灰色理论应用于预测高路堤不同填筑时期的沉降量是可行的;在实际运用过程中,为了获得更准确的结果,应不断代入新近的实测数据.     

基于BP网络与WPGM(1,1)组合模型的地面沉降预测

文章针对区域性地面沉降问题,从传统灰色模型出发,对其背景值进行改进,建立动态定权灰色模型,并结合BP神经网络建立组合预测模型。该组合模型克服了单一灰色模型或BP网络模型不能很好地处理原始沉降数列波动较大的问题。对某地一水准点的连续多年沉降量建立组合模型,对后期沉降进行预测,将预测结果与二等水准测量结果进行比较,主要采用后验差检验法和相对误差比较对模型模拟和预测结果进行了检验,结果表明该组合预测模型可以大大提高预测精度和鲁棒性。     

费尔哈斯曲线在软土地基路堤沉降预测中的应用

为了预估软土地基路堤产生的沉降量,以费尔哈斯模型作为沉降预测回归模型,利用3段计算法和最小二乘拟合法对模型求解,对模型中的时间因子指数进行了讨论,并对费尔哈斯曲线法、双曲线法和星野法的沉降预测结果与实测结果进行了对比.结果表明:3种方法预测结果接近实测值,费尔哈斯曲线法预测最终沉降量较双曲线法和星野法要大;采用费尔哈斯曲线,不需要人为确定起始参考点的时间和沉降值,减少了人为干扰因素,同时偏大的数值对工程来说也是较安全的.     

基于多灰色预测模型对比的高速公路路基沉降量预测

高速公路路基沉降量的预测不仅关系着高速公路的施工质量与服务水平,同时对高速公路的行车安全也有重要影响.根据路基沉降量的实测资料,通过多种灰色预测模型对路基沉降量进行了数据规律分析及精度对比,选取了最优的灰色预测模型对路基最终沉降量进行预测.为路基稳定性的评价与路基沉降的控制应对提供了参考.     

港口软基沉降预测的对比研究

运用双曲线法、Asaoka法和灰色理论法3种预测模型,结合广东虎门港区码头工程的现场沉降监测数据,对该工程中用大面积吹填砂堆载预压后的最终沉降趋势进行了预测.结果表明:灰色理论预测效果最好,所得到的预测结果与实际吻合;双曲线法的预测效果次之;Asaoka法预测效果较差,前期和后期的误差都比较大.     

MGM(1,n)模型在粉喷桩路基沉降预测中的应用

提出了一种预测公路复合地基工后沉降的新方法。首先,通过路基监测项目的灰色关联分析,优选影响路基沉降的相关预测变量,如道肩水平位移、孔隙水压力消散值及桩身应变等,在此基础上建立灰色多变量MGM(1,n)模型并给出相应的沉降预测方程。而后考虑监测数据序列的非等时间间隔影响,改进、完善此模型,使之能够对粉喷桩复合路基的沉降量进行准确预测。文中并给出应用实例,表明应用该法进行沉降预测,可以更全面地利用工程监测数据,更有效地预测路基工后沉降量。     

基于灰色RBF网络的我国能源消费预测

利用我国能源消费总量的历史数据,采用灰色预测法建立预测模型,再利用径向基(RBF)神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值.实验结果表明,灰色RBF网络模型在预测精度方面优于单一的灰色模型.该模型计算简便,有较高的拟合和预测精度,拓宽了灰色模型的应用范围.     

地面沉降模拟计算的灰色模型

地面沉降的模拟计算属于灰色问题,灰色系统模型有多种,选择合适的沉降量与时间的关系模型对模拟计算而言是很重要的,将某市地面沉降数据分为大样本和小样本序列,分别使用GM(1,1)和灰色线性回归组合模型进行了建模、预测和精度分析.研究结果表明,利用小样本数据和灰色线性回归组合模型进行模拟计算精度更好.     

离散灰色DGM（1,1）模型在高层建筑物沉降预测中的应用

针对高层建筑物沉降观测数据序列的特性,结合西昌市某工程沉降观测项目,重点阐述离散灰色DGM(1,1)模型原理及特性,以Matlab为仿真平台,将DGM(1,1)模型运用于高层建筑物沉降预测,并对其预测性能进行检验。结果表明,该方法能较好地模拟沉降发展趋势,且误差小,能达到精度要求,为后期工作提供数据支持。     

未确知聚类理论在顶板沉降量预测中的应用

 从距离判别的思想出发,对未确知聚类理论中的置信度准则进行优化,并将该理论应用于顶板沉降量预测中。选取岩体抗拉强度、埋藏深度、暴露面积等9 个影响因子,构建顶板沉降量预测的未确知聚类预测模型。根据收集的15 组样本数据确定了未确知测度函数,并利用熵权法计算指标权重,预测得出顶板沉降的分类等级及顶板沉降量。经计算验证,该方法的平均预测误差为7.38%,较模糊数学、灰色关联及神经网络3 种方法有更高的预测精度。为进一步验证其实用性,以辰州矿业沃溪矿区为例,采用该方法对4142 采场进行顶板沉降量预测。结果表明,预测结果与实际监测结果相吻合,证明该方法用于采场顶板沉降量预测是客观合理的,可为矿山安全生产提供决策依据。     

灰色线性回归组合模型在沉降监测中的应用

为了在贫数据条件下准确预报中长期沉降值,采用线性回归方程和指数方程的组合方式,通过适当配置模型的某些参数来获得新的生成序列函数模型．结合工程实际算例进行预测,并和实际观测数据比较,取得了较好的效果,验证了灰色线性回归组合模型应用于沉降监测预报的可行性．通过其残差与回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型残差相比较,证明该模型在沉降预报中优于回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型．     

最优权组合模型在季冻区公路软基工后沉降中的应用

为研究最优权组合预测模型在季冻区公路软基沉降预测中的适用性,选取国道332线拉哈段(拉布大林至哈达图)一级公路的典型断面,采用分层沉降仪进行沉降监测,通过沉降管上磁环位置的移动来反映路基沉降变化。根据一年的沉降实测资料,利用MATLAB对原始非线性数据进行三次样条插值处理,基于最优权权重法将灰色GM(1,1)及二次曲线模型进行组合,对地基的远期沉降进行预测,将预测结果与实测资料进行对比,探究该模型的适用性,同时基于季冻区气候特点,选取适合高寒地区路基监测的合理时距。研究表明：最优权权重组合模型的预测效果与样本数密切相关,适当增加建立模型的样本数亦可显著提高预测精度;在考虑区域气候条件下,适当减少冬季及沉降速率较慢的月份的样本数量,增加在沉降初期及冻融前后的样本数量可以有效提高模型的预测效果;研究成果表明本文的最优权组合预测模型可以较好的预测季冻区公路远期沉降,为类似工程的沉降预测提供参考。     

基于马尔科夫优化的灰色GM (1,1) 沉降预测模型及应用

针对灰色GM(1,1)模型在对随机波动较大的沉降数据序列进行预测时存在的不足,本文结合灰色理论模型和马尔科夫链理论,建立了一种基于马尔科夫修正的新维GM(1,1)沉降预测模型。首先,考虑监测数据的时效性,通过在原始数据列中不断补充新的沉降监测数据,采用新陈代谢的方法建立了新维GM(1,1)模型;随后采用马尔科夫链理论对新维GM(1,1)模型进行优化,根据模型预测时产生的相对误差范围对其进行状态区间划分,并构建了相应的状态转移概率矩阵,得到了基于马尔科夫优化的新维GM(1,1)预测模型;将本文中的模型应用于福州火车站南广场深基坑周边建筑物地表沉降预测中,并对不同模型的预测效果进行对比分析,结果表明：基于马尔科夫优化的灰色GM(1,1)模型的预测精度较传统灰色GM(1,1)模型有明显提高,验证了本文所提出的优化模型在基坑沉降分析与预测中的合理性。     

基于组合预测模型的飞机刹车系统性能趋势预测分析

为了对飞机刹车系统进行性能趋势预测分析,提出一种灰色关联分析确定权重的组合预测方法。首先,利用BP神经网络(back propagation network,BP)对刹车片的累积磨损量进行预测,得到网络输出序列与向后预测序列。对于灰色预测(grey model,GM)模型利用粒子群(particle swarm optimization,PSO)对其优化;用粒子群优化灰色模型(particle swarm optimization-grey model,PSO-GM)进行预测得到拟合序列与向后预测序列。在此基础上对BP网络输出序列、PSO-GM(1,1)拟合序列与原始数据序列进行灰色关联分析,确定组合加权的权重。最后对各预测模型的向后预测序列用灰色关联分析法得到的权重进行组合加权,得到最终的刹车片累积磨损量趋势预测值。仿真结果表明,采用灰色关联分析确定权重的组合预测方法具有比单预测模型更好的趋势预测效果,具有对刹车系统性能趋势预测分析很好的实际应用价值。     

路堤荷载下软土沉降预算方法对比分析研究

本文将对双曲线法、星也法和Asaoka法计算理论作阐述，基于以上三种沉降预测方法，并结合连徐高速工程实例进行计算，分析计算最终沉降量结果，最后对各沉降计算方法的优缺点作详细阐述。     

基于ABC-BP神经网络的地铁盾构地表沉降预测

为研究地层参数和盾构掘进参数与地表沉降的非线性关联性,依托南京地铁6号线盾构区间,采用人工蜂群算法ABC优化BP神经网络,建立可预测地表沉降的ABC-BP神经网络模型。连续3个断面地表沉降预测结果表明:ABC-BP神经网络的预测精度和预测稳定性优于BP神经网络,且预测值与实测值一致；ABC-BP神经网络可较为准确地反映盾构机接近监测断面过程中的地表变形演变规律,最终实现地表变形控制的目的。提出了ABC-BP神经网络现场应用思路,构建了地层-掘进参数-沉降的关系,进而通过地层参数直接实现对盾构掘进参数和地表变形控制。     

一种基于小波分析理论的灰色预测方法

提出一种基于小波分析理论的灰色预测方法．该方法通过小波分解将非平稳时间序列分解到多个尺度上以减少序列的随机性，然后建立灰色预测模型对分解后的时间序列分别进行预测，从而得到原始时间序列的预测值．并通过对上证指数的预测，结果表明该方法预测效果良好，优于一般灰色预测方法．