基于小波去噪的非等间距多点灰色预测模型

基于某基坑多个沉降监测点的非等间距观测数据,对小波去噪前后的观测数据建立非等间距多点灰色预测模型。通过对比分析,基于小波去噪的非等间距多点灰色模型的预测精度高于非等间距多点灰色模型的预测精度,适合在变形预测中应用。

一种马尔可夫的非等间距多点灰色预测模型

针对非等间距单点灰色预测模型在处理多点变形预测时,没有考虑点与点之间的关联性和它们之间的相互影响,而且容易受建模数据随机扰动性影响这一问题,该文提出了一种基于马尔可夫的非等间距多点灰色预测模型。首先,结合某基坑的变形实测数据,建立非等间距多点灰色预测模型和非等间距单点灰色预测模型,通过两种模型预测结果对比验证非等间距多点灰色预测模型在处理多点变形预测问题上的优越性;然后运用马尔可夫模型建立状态转移概率矩阵对预测结果进行修正;最后建立基于马尔可夫的非等间距多点灰色预测模型。结果表明,基于马尔可夫的非等间距多点灰色预测模型的拟合及预测精度更高,适应性更强,更符合实际变形情况,具有实际参考价值。

基于灰色系统理论的高层建筑变形分析应用研究

简述了灰色系统理论及该理论在高层建筑沉降变形监测分析中的应用思路,详细叙述了灰色模型的建模过程[1]。实例中,通过某高层建筑物4个监测点的6期观测数据,完成了模型参数的推导,建立了空间多点灰色预测模型。利用所建立的灰色模型对建筑物形变进行预测模拟,经模拟沉降值和实测数据的对比得出,该模型严密、可靠性好、精度高,该方法可用于建筑物变形的预测模拟。

顾及邻近点变形因素的高斯过程建模及预测

针对传统的变形监测建模方法一般针对单一监测点的变形预测模型,未考虑到监测点间相互作用的变形特点,该文分析了变形监测点间的相互关联性,通过相关系数法对监测点进行分类,并将邻近监测点的观测序列值作为和时间因素等同的影响因子应用到建模过程中,利用高斯过程算法进行训练,建立预测模型。为提高高斯过程算法的模型预测精度,应选择适合工程案例最优协方差函数。通过实例分析,比较GM(1,1)、多点灰色预测模型和顾及邻近点变形因素的高斯过程等3种模型在基坑围岩、滑坡等变形监测数据处理中的预测精度,表明该文算法考虑到监测点间的变形关联性,充分利用高斯过程在针对小样本、非线性数据建模时的高自适应性等优点,具有较高的预测精度。