基于GM(1,1)模型的地铁基坑变形预测研究

在深大基坑开挖过程中,基坑周围土体会受到扰动,势必会影响到基坑、基坑周围建筑物和构筑物的稳定与安全。为解决基坑开挖过程中变形监测周期过长而无法长期监测以及监测数据误差等问题,以某工程实例为依据,对基坑周围地表沉降变形进行监测,以地表沉降监测数据为基础数据建立GM(1,1)预测模型,进行基坑后期沉降变形预测分析。结果表明:该模型预测结果能较好的反映基坑的沉降变形情况,预测精度能满足工程需要,预测结果相对于实际观测值表现出超前现象,可为类似工程建设提供参考。

应用灰色神经网络组合模型预测深基坑变形

将GM(1,1)模型与神经网络算法相结合建立灰色神经网络组合模型应用于深基坑工程变形预测。以润扬长江公路大桥深基坑工程的监测数据为例进行预测分析,结果表明:组合模型比GM(1,1)模型有更大的适应性,对于复杂非线性变化的数据预测精度高,可较好地预测深基坑变形。

GNNM(1,1)与GM(1,1)在深基坑变形预测中的应用

将灰色神经网络模型GNNM(1,1)应用于深基坑变形预测中,并与灰色GM(1,1)模型进行比较,以江苏某长江公路大桥南汊桥南锚锭深基坑为例进行实例分析,结果表明这种方法是可行的,能够准确地预测深基坑变形。

GM(1,1)与GM(2,1)模型在基坑工程预测中的应用

灰色系统理论已经在岩土工程领域有广泛的应用。本文把灰色系统中的GM(1,1)模型和GM(2,1)模型应用到基坑工程中,并编制了预测计算程序GYC1.0用于锚杆拉力、地面沉降和地面水平位移预测计算。工程实践说明:GM(1,1)模型比GM(2,1)模型更可靠,稳定性高,但是GM(1,1)模型短期预测时效果良好,中期预测时效果偏差较大,长期预测则要慎重。

关于灰色预测方法在深基坑变形中的应用探析

在建筑基坑施工中,变形监测是基坑是否安全的重要环节.基坑变形系统上是一个灰色系统,因而其值具有一定的灰色特征.利用会关联分析研究基坑边坡位移数列与基坑周边公寓位移数列之间的关系,将两者进行迭加生成一新的数列,通过系统预测理论建立等步长与非步等长的基坑监测变形值 GM（1,1）预测模型是否可行,由预测结果指导基坑施工.

基于灰色二阶模型的深基坑变形监测分析

以在建车库基坑边坡支护结构的变形监测为例,获取其竖直方向的动态数据,建立灰色GM(2,1)模型,对该车库基坑边坡支护结构进行沉降预测,并对所建模型进行精度检验,结果显示GM(2,1)模型在基坑边坡支护结构沉降变形分析中具有较强作用。

灰色预测在基坑变形监测中的应用

建筑基坑施工中,变形监测是基坑是否安全的重要环节,将灰色系统理论应用于基坑变形监测的数据分析,结合工程实例,可进行变形预测结果的分析和检验,进而证实基坑位移变形分析中采用灰色GM(1,1)预测方法的可行性。该方法的拟合度较高,有其适用性。

灰色GM模型在地铁车站深基坑变形预测中的应用

介绍了灰色GM模型的基本原理及计算过程。以某地铁站深基坑工程为背景,根据测得的数据,采用GM(1,1)模型对基坑围护桩变形及基坑周围土体沉降进行预测。将预测值与实测值对比分析可知:采用GM(1,1)模型得到的预测值很好的拟合了实测值,预测精度高,利用GM(1,1)模型对围护桩进行变形及基坑周围土体沉降进行预测是可行的。本文的研究成果可为深基坑变形预测提供参考。

灰色线性组合模型在基坑监测中的运用

本文论述了灰色系统理论在深基坑沉降数据处理中的运用,在运用过程当中,分别采用了GM(1,1)模型和灰色线性组合模型两种方法对数据序列进行拟合和预测。并得出了灰色线性组合模型在基坑沉降预测中比GM(1,1)更精确可靠的结论。

基于多元分析的地铁车站深基坑形变规律研究

鉴于深基坑变形监测中观测数据相互关联影响,结合地下管线与桩体位移等形变数据,将多元线性回归模型与灰色模型GM(1,N)应用于深基坑形变数据预测.本文根据深基坑监测基础数据进行多种形变数据的规律性分析;应用两种分析模型预测了五种基坑形变数据,将预测结果与实测值进行对比分析.结果表明,基坑监测设计合理,开挖期间形变不大、较稳定;比较两种模型,随时间生成动态参数的GM(1,N)模型具有更小的残差,能较好地预测基坑变形规律,可以用于相关项目的实施与数据分析.