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.     

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.     

戈壁土路基后期沉降预测方法及误差分析

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.     

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。     

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。     

灰色BP神经网络组合模型在大坝沉降监测中的应用

大坝沉降是一个非线性的过程。为了能准确预测大坝沉降,将GM(1,1)模型和BP神经网络模型结合,以某大坝沉降量为实例,研究灰色BP神经网络在大坝沉降监测中的应用。通过GM(1,1)获得一组拟合数据,将拟合数据和原始值作差得到拟合值的误差序列,再利用BP神经网络模型对拟合数据和拟合数据的误差序列进行训练,最后再以拟合数据作为输入值,利用训练完成的BP神经网络得到误差序列,进而得到预测值。经过实验分析,得出组合模型的预测精度高于单一模型的预测精度。     

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。     

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.     

多变量灰色优化模型在金属切削理论研究中的应用

运用灰色系统理论,提出了金属切削数据处理的多变量优化灰色MGM(1,n)模型.MGM(1,n)模型是GM(1,1)模型在n元变量情况下的推广,但它不是GM(1,1)模型的简单组合,也不同于GM(1,n)模型只建立单个n元一阶微分方程,而是建立n个n元微分方程,通过联立求解,使MGM模型中的参数能够反映多个变量间的相互影响、相互制约的关系.以相对误差最小为目标函数,通过优化求解模型最佳参数.该模型具有精度高、使用简便等特点.金属切削应用实例表明该方法简单实用,值得推广应用.     

一类常微分方程初值问题的精度和误差分析

对问题P_2{u′(t)=f(t,u(t))0相似文献   

基于函数变换的GM(1,1)模型及其应用

基于函数变换理论,本文尝试使用复合函数变换来提高原始数据序列的光滑性,从而提高模型的拟合精度.并将此方法应用于全国人均主要工农业产品产量(发电量)的建模中.应用结果表明,该方法所建模型的拟合精度高于传统的GM(1,1)模型和对数函数变换GM(1,1)模型的精度.建模结果表明本文提出的改进方法的有效性.     

粉喷桩软基处理技术在水里工程中的应用

水利工程大多为软土地基,而建筑物直接置于这种天然地基上,多数都会出现较大的不均匀沉降,建成时间不长即成为病险建筑物.近年来,粉喷桩技术被广泛应用于软土地基的处理中,该技术采用水泥作为固化剂,适合加固淤泥质土、粉土、含水量大(50%左右)的黏土,一般加固地基深度可达30m,大幅度地改变了软土地基的性质,提高了地基承载力.     

基于灰色GM(1,1)模型对黑龙江省粮食产量的预测

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.     

CFG桩复合地基不同参数沉降影响分析

结合兰永一级公路软弱路基处治技术研究项目,为分析不同设计参数下CFG桩复合地基处治软土路基的沉降变化规律,利用非线性有限元软件ADINA建立三维模型,结合比奥固结理论,地基土体按多孔介质材料考虑,采用Mohr-coulomb理想弹塑性模型做固结分析,将填土视为荷载逐级施加,采用生死单元对CFG桩复合地基进行数值模拟。结果表明,相比提高垫层模量与桩身模量,选择较大桩长与合理的桩距、桩径对减小软土路基沉降更为明显,裙桩效应对于减小软土路基沉降起积极作用,软土路基经过CFG桩复合地基处理后满足一级公路工后沉降要求,加固效果明显。     

对软土地基上建筑施工沉降的观测及控制探析

城市地铁、公路等多建设在城市的繁华地段,假设突然出现地表沉降、变形现象,就会造成建筑物的倾斜和开裂,最终造成地下管道与线路的断裂。此外,城市经济的高速发展,使得我国城市地铁建设在不断加快,大多数情况下地铁施工都会通过软土地基地段,所以研究软土地基上建筑施工沉降变形的观测和控制有着重要的现实意义。笔者从阐述软土地基上建筑施工沉降现象的基本概念入手,分析了软土地基上建筑施工沉降问题的主要影响因素以及控制沉降变形的有效措施,为我国施工单位加强对软土地基上建筑施工沉降、变形的观测和控制提供科学依据。     

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.     

基于残差融合的ARMA-GM(1,1)模型茶叶产量预测

因茶叶产量数据波动大,样本数据统计量相对较少,统计特征并非十分明显的特点,传统的基于统计原理的ARMA模型建模预测效果较差。利用灰色系统建模原理对ARMA模型的残差序列建立GM(1,1)模型,形成残差融合的ARMA-GM(1,1)模型。该模型既能保证数据的统计特征又能将残差的振荡序列充分反映,提高模型的预测精度,拓展ARMA模型的使用范围。结果表明,基于残差融合的ARMA-GM(1,1)模型比ARMA模型、灰色GM(1,1)模型具有更高的预测精度。     

基于灰色理论的风电场输出功率超短期预测

准确预测风电场的发电功率能够有效减少风电波动性对并网电网的影响。本文提出基于灰色理论的风电功率超短期预测方法,分别采用GM(1,1)模型和GM(1,2)模型实现了风功率的超短期预测。针对某99MW风电场一年风电功率数据,在MATLAB上仿真验证了本文所提方法的有效性。仿真结果表明,GM(1,2)模型的风电功率预测精度明显高于GM(1,1)模型所获得的风电功率预测精度。     

高速公路软土地基处理设计研究

控制高速公路路堤工后沉降量,是保证路面结构完整和车辆高速平稳行驶的关键因素之一,当地基复杂或软土地基允许承载力较小时,应进行路基稳定性分析和地基沉降量计算,以确定地基强度是否满足设计要求.当软基允许承载力(包含沉降量)满足要求时,软基可不进行处理,直接进行路堤填筑施工.软基处理有多种方法,本文简要阐述了深层搅拌桩的设计流程.