半参数改进灰色模型在滑坡变形预测中的应用

滑坡灰色模型的模型误差主要来自降雨量、温度等外界影响因子,传统的半参数灰色模型没有考虑这些对滑坡变形影响较大的外界因子,而把相邻时刻的模型误差当作是不变的,预测精度较低。针对这一问题,该文提出了将这些影响因子当作非参数变量引入模型,通过改进正规矩阵来建立半参数改进灰色模型,可以得到更加准确的模型误差,并且能够将其补偿到观测序列中,使预测结果更加准确。计算结果表明,本文所述模型在观测序列的拟合和预测中均有较好的结果,能够充分地利用在滑坡中采集到的各种信息,并且达到更优的结果。

非等间距改进灰色模型在基坑变形预测中的应用

基坑受开挖和人为因素的影响会在短时间内发生较大形变,现有的非等间距灰色模型不能识别处理突变数据,导致其在基坑中适用性低,精度较差。针对这种情况,本文提出了基于改进赋权处理的动态灰色模型和基于小波等距处理的动态灰色模型,结合工程实例,计算结果表明,这两种改进方法克服了现有模型的缺陷,降低了观测序列中含有的较多突变数据的影响,在基坑工程中变形监测的分析预报有较好的结果。