基于灰色理论的几种模型在基坑变形预测中的应用综述

基坑工程在施工过程中会受到环境、天气、人为等因素影响发生沉降变形,给工程建设带来安全隐患。以灰色系统理论为基础,分析基坑变形预测中的几个主要模型,包括GM(1,1)模型,灰色残差修正GM(1,1)模型,灰色Verhulst模型,灰色马尔可夫预测模型,灰色神经网络预测模型等几种不同模型对基坑施工过程中发生的变形进行预测,并阐明不同模型间的优劣势及其应用范围。结论是:各个模型都有各自的优缺点和适用性,都在基建发展过程中起到了重要作用。

MPC灰色理论算法在同步预测控制器设计中的应用

随着人工智能算法和预测模型的发展与优化,对复杂交叉耦合的环境和对象,数学模型建立困难或测试手段精度不高的场景,难以保证有效的控制方案运行和算法应用。首先,在分析干扰模型和同步控制预测原理基础上,引入MPC(模型预测控制)灰色理论算法的经验值理论,灰色预测算法的原理是约束集均方值最优解。其次,将多变的输入参数整合成若干段的模型匹配的数学模型,其控制系统的时间轴能够以离散时序建立完整的时间模型。利于分析和解决无法用传统数字精确描述的复杂模型或系统问题,尤其是信息获取不完备或者失真的参数信息。最后,分析工业控制模型多为纯滞后的二阶惯性环节的时延控制对象,通过三组建模和仿真实验,得出基于MPC灰色理论算法设计同步预测控制器具有较好的优势,属于一种多值混合动态算法。在误差调节和波动抑制具有良好的同步效果。

基于灰色理论的尾砂絮凝沉降底流浓度预测研究

絮凝沉降是尾砂浓密脱水的重要措施,为研究絮凝剂类型和絮凝剂单耗对尾砂沉降效果的影响规律,以某铅锌矿全尾砂为试验材料,开展自然沉降与絮凝沉降试验,并以沉降后的底部压缩层质量浓度为研究指标,采用灰色理论模型对试验结果进行预测。研究结果表明:自然沉降难以满足沉降需求,絮凝剂种类及其单耗对尾砂的絮凝沉降效果有较大影响,其中最佳絮凝剂类型为625S絮凝剂,最佳絮凝剂单耗为15 g/t,底部压缩层质量浓度为60%;利用灰色理论模型得出的底部压缩层质量浓度预测值与试验得出的真实值较为接近,最大误差率约为0.06、方差比值为0.3264,小误差概率为1,预测结果可靠性较高。

基于动态估计反馈的灰色理论航迹关联算法

针对传统基于灰色理论航迹关联算法未充分利用航迹历史信息,在密集目标以及时变噪声协方差等场景下关联正确率下降问题,在传统灰色分析法基础上增加了一种动态估计反馈机制。改进后的算法引入了Sage-Husa估计器来实时估计传感器的噪声协方差作为评估输出数据质量的依据,并使用Critic赋权法将实时噪声协方差转换为各时刻序贯权重,从而保证最大程度上的利用航迹历史信息。仿真证明,在密集目标与时变噪声协方差等特殊关联场景下,所提算法明显优于传统灰色分析法以及模糊法、加权法等经典算法,充分证明了所提算法的性能优越性以及鲁棒性。

基于灰色理论的储气库管柱剩余寿命预测研究

储气库在天然气的运输和储存方面发挥着不可替代的作用。针对储气库管柱腐蚀变量众多、关系复杂,且获取数据样本困难等问题,提出了基于灰色理论的储气库管柱剩余使用寿命预测方法。首先,结合灰色理论,设计了一种可动态更新建模数据的GM(1,1)(Grey Model)模型。其次,通过中石油某地下储气库中C5井中管柱剩余壁厚的样本数据集,建立了储气库管柱定量腐蚀剩余寿命预测模型,统计预测模型的平均相对误差,并与监测数据、最小二乘预测法进行比较。结果表明:基于灰色理论的预测方法平均相对误差为0.27%,模型预测达到一级精度,可作为预测储气库管柱安全性的一种新方式。最后,使用Matlab进行软件界面设计,开发储气库管柱剩余寿命预测软件,更加直观、快捷地实现其剩余寿命定量预测,最大限度地延长管柱乃至整个储气库的寿命。

基于灰色理论预测模型的商业综合体项目基坑形变监测研究

由于基坑形变成因过多,导致安全监测难度增加,因此提出了一种基于灰色理论预测模型的基坑形变监测方法。首先建立灰色理论预测模型和一阶线性动态微分方程,并利用样本数据和基坑形变参数的时间和状态序列计算响应函数,将函数值转换为测试点形式,求解每个点的向量和权重参数,将其作为模型的初始参照。其次建立监测模型的初始序列,采用最小二乘积算法生成监测均值方程,计算背景值、灰度值以及邻近系数,比较三者的线性关系给出监测点的残差条件序列,并求得监测模型可实施条件,完成基坑形变的有效监测。以远洋新光商业综合体项目为例进行了实验验证,结果表明,灰色理论预测模型的监测精准度较高、误差较小、实用性强。

基于灰色理论的胡麻产量影响因素分析及产量预测

胡麻是我国重要的特色油料作物,主要分布在我国北方和西北地区,其中甘肃省的胡麻产业近年来一直位于全国首位,截至2022年甘肃省胡麻籽总产量占比达到51.02%。了解我国及甘肃省的胡麻产业发展现状,可为甘肃省农户种植规模调整、企业经营决策和政府宏观调控提供相关依据。在剖析甘肃省胡麻产业发展现状和存在问题的基础上,选取2003-2022年胡麻籽产量及相关影响因素数据,从经济和技术因素、农业生产资料成本和胡麻种植3个方面对甘肃省胡麻产量影响因素进行灰色关联分析。选取关联度较高的乡村人口、播种面积、农业生产资料价格指数、商品零售价格指数、胡麻单产等影响因素,分别构建GM(1,1)预测模型、TGM预测模型和GM(1,N)预测模型,对甘肃省胡麻籽产量变化趋势进行拟合和预测。结果表明:TGM模型的表现优于其他模型,其预测误差在5%以内,预测效果较好。根据预测结果,2023-2025年,甘肃省胡麻籽产量将保持缓慢下降趋势,并在2025年减少至约11.56万t。

依托灰色理论的工业机器人可靠性及维修性评估分析

本研究旨在应用灰色理论分析工业机器人的可靠性与维修性,提高机器人系统的维护效率和可靠性评估精度。通过构建基于灰色理论的可靠性数学模型和灰色聚类评估方法,深入分析了工业机器人的故障模式和影响因素。研究中对机器人的子系统进行了划分,并建立了递阶层次结构,以量化各子系统的维修性。结果表明,综合评估模型能有效地预测机器人系统的维护需求,优化维护资源。研究不仅提升了对工业机器人可靠性与维修性的理解,也为相关领域的决策提供了科学依据和技术支持。

基于新陈代谢GM(1,1)灰色理论在高层建筑物沉降观测的应用

高层建筑物的沉降观测在建筑施工开始的整个过程中扮演着非常重要的角色。针对这种变形沉降,灰色理论是可以很好预测的。建立灰色预测模型中,通过引入新陈代谢机制,对传统的GM(1,1)模型进行改进,选择实时的最新的数据,能够克服以往用老旧的数据来及建立模型而导致误差过大和精度降低等问题。结论显示,基于新陈代谢GM(1,1)灰色理论的沉降预测模型对高层建筑的沉降观测有较好的预测能力,且误差较小,可以满足为后期工作提供资料的支持和精度的要求。

基于灰色理论对学生特征评价分组教学探究(通信作者)

本文从学生日常对评价学生指标着手,采用灰色理论从两个方面对学生指标进行综合评价,为教学中提升课堂互动性提供优化参考。首先,从学生平时表现的多个指标中进行量化,采取集体评价的方式综合打分,通过灰色关联度分析理论对众多指标进行关联度分析;其次,采用灰色聚类分析对指标相关性进行评价;最后,综合得出分组类别,为教学实践提供分组教学参照。本文旨在从定量角度分析学生群体相似度,以提高教学效果。

基于灰色理论和季节指数的月度用电量预测模型

传统季节指数预测模型采用平均数作为季节指数,存在精度不足的问题。为获得简便而准确的月度用电量预测模型,在传统季节指数预测模型的基础上,引入非线性趋势函数,并使用灰色预测模型GM(1,1)增强对随机性的预测,得到改进的季节指数预测模型。通过对中国第一、二产业各4个周期44组月度用电量数据的计算分析,验证改进算法的有效性。计算结果表明,改进算法可以更准确地预测月度用电量,较传统季节指数模型和传统GM(1,1)模型的MAPE指标分别降低了2%~21%和4%~10%,RMSE指标分别降低了39%~67%和22%~76%,是一种简单、有效的算法。

基于卡尔曼滤波的动态灰色理论模型研究

灰色理论模型是采用较少的数据对目标进行预测,但在建模过程中容易受到随机扰动的影响。卡尔曼滤波可以很好地剔除建模数据的随机干扰噪声,和灰色理论模型结合在一起进行数据的预测,可以提高预测的精度,更好地预测目标的变形趋势。传统的灰色理论模型GM(1,1)在预测过程中没有考虑未来因素对系统的影响,做长期预测,精度会降低。文中研究在预测过程中引入新的信息,建立等维灰数递补的动态灰色理论模型,结合工程实例,与传统的静态模型作对比,动态模型预测的结果更加优化,精度更高。

基于模糊灰色理论的供电企业财务风险评估方法

常规的财务风险评估方法中,评估风险赋权值与风险等级不匹配,影响评估效果。为此,文章基于模糊灰色理论设计了一种新的供电企业财务风险评估方法。利用模糊灰色理论确定风险评估因素的权重,根据风险评估脆弱性关系,确定评估信度函数,并构建风险评估模型。实验表明,该方法的评估风险赋权值与供电企业实际的财务风险等级相匹配,可以确保评估效果。

基于CFD和灰色理论的含缺陷管道冲蚀剩余寿命研究

为降低管道输送系统受固液两相流冲蚀磨损影响导致的失效行为,以30°弯管为研究对象,采用Fluent软件建立了含缺陷管道的冲蚀模型,并对不同缺陷尺寸和服役时间下的冲蚀特性进行了分析,随后基于灰色理论建立了多个壁厚减薄量预测模型,最后结合冲蚀状态损伤分级标准,对管道剩余寿命进行了评价。结果表明,30°弯管下形成的冲蚀磨损核心区和影响区的划分不明显,在轴向角度0°~45°区域内的冲蚀速率较大;缺陷深度和缺陷长度对最大冲蚀速率的影响较大;GM(1,1)模型、无偏灰色模型、无偏灰色-马尔科夫链模型的平均相对误差分别为3.92%、2.71%、0.69%;现场验证结果中壁厚减薄量预测值与实际值的最大相对误差为6.47%,证明了无偏灰色-马尔科夫链模型的可靠性和优越性。研究结果可为定期开展弯管等重点部位的无损检测提供实际参考。

基于灰色理论与IEC三比值融合的变压器故障预测方法

变压器是电力系统中最重要的设备之一,对其进行故障预测具有重要意义.本文提出了一种基于灰色理论和IEC比值相融合的电力变压器故障预测方法,针对实际历史数据和灰色GM(1,1)模型的不足,对原始变压器油中气体浓度数据进行插补与平滑预处理、初始条件的修正和应用残差修正等改进,建立符合精度要求预测模型,并对各气体浓度值进行预测,使用预测值得出IEC三比值编码,最后以改良IEC三比值编码规则预测变压器故障.以具体实例进行了验证,并与其他文献方法进行了比较,结果证明了该方法的可行性和有效性.

基于灰色理论的电力建设工程施工成本预测方法

为提升电力建设工程施工成本预测的精准度,提出了一种基于灰色理论的电力建设工程施工成本预测方法。该方法先以变电站建设项目为例,开展电力建设施工成本预测分析,后以选出的5个指标为基础,基于灰色理论,完成施工成本预测模型的构建,实现成本预测功能。结果表明,采用所提方法预测的施工成本误差仅为0.02%,证明其可对该类工程施工成本进行良好预测。

灰色理论在深基坑支挡结构变形预测中应用

根据深基坑支挡结构水平位移监测信息,应用灰色系统的原理和方法,对基坑的变形发展变化进行预测是一种有效手段,对深基坑工程的设计和施工具有非常重要的意义。预测中灰色模型的建立以等时距原始数据为前提,结合苏州某地铁车站的基坑开挖工程,通过灰色理论中的GM(1,1)模型对基坑开挖所引起的支挡结构的水平位移进行了预测,其预测结果与监测结果接近。结果表明,在GM(1,1)模型中,利用初期水平位移实测值来预测未来一定时间内的支挡结构的水平位移值能够获得比较准确的预测结果,并且其预测模型可以应用于动态设计和信息化施工。

灰色理论–变分模态分解和NSGA-Ⅱ优化的支持向量机在变压器油中气体预测中的应用

为了利用有限的历史数据准确地预测未来一段时间变压器油中的气体含量,该文将一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)方法和优化的支持向量机(support vector machine,SVM)引入到预测模型中。首先,采用灰色模型(grey model,GM)对原始序列进行去趋势处理,然后对去趋势的序列进行VMD,得到了一组平稳的模态分量。再通过经改进的非支配排序遗传算法-II优化的SVM对各模态分量分别进行预测,最后重构获得了最终的预测结果。实验结果表明,该方法既在气体预测中具有较高精度,还能够反映气体变化趋势,并为电力系统其他领域的预测模型提供了新思路。

基于模糊聚类和灰色理论的各行业与全社会用电量关联分析

分析了灰色关联理论的优缺点,提出了基于模糊理论和灰色理论的各行业与全社会用电量关联分析方法,先用模糊聚类分析的方法对分析对象进行分组,再进行各个评价组对于参考对象的灰色关联分析,从而得到每个评价对象对于参考对象的关联度排序。在关联分析中引入了熵权法来克服平均关联度的缺点。对选取的17个行业用电量与全社会用电量的关联分析证明了该方法的有效性。

基于灰色理论的脆性岩石抗压强度尺寸效应试验研究

采用相同直径不同高度的圆柱形白色大理岩及灰岩试样进行单轴压缩试验研究,验证了脆性岩石抗压强度在一定范围内随高径比的增大而减小的规律。依据岩石单轴压缩试验结果,基于灰色预测GM(1,1)模型建立了脆性岩石的单轴抗压强度与试件高径比之间的非线形关系式,该经验公式对脆性岩石具有统一的形式,同时通过式中参数a值反映了由于岩性、试验条件等不同而引起的强度差异。利用该关系式可以很方便地在相关岩土工程中为相似岩石估算其强度值提供参考、借鉴。