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DGM(2,1)模型在近似饱和S型变形预测中的应用 被引量:5
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作者 徐秀杰 赵晓阳 《攀枝花学院学报》 2018年第2期23-26,共4页
传统的GM(1,1)、DGM(1,1)模型在对累计位移量进行预测时,表现出很强的"惰性"。同时在灰色发展系数的影响下,得到的预测值严重偏离实测值,其偏离程度超出允许范围。此外较多监测点的累计位移量呈现出近似饱和S型,而传统的模型... 传统的GM(1,1)、DGM(1,1)模型在对累计位移量进行预测时,表现出很强的"惰性"。同时在灰色发展系数的影响下,得到的预测值严重偏离实测值,其偏离程度超出允许范围。此外较多监测点的累计位移量呈现出近似饱和S型,而传统的模型只对单调递增序列具有较好的预测效果。将DGM(2,1)模型应用于位移量呈现出近似饱和S型的变形预测中,结合工程实例进行验证,并与传统的GM(1,1)、DGM(1,1)模型预测结果进行对比,结果表明DGM(2,1)模型感应数据列变化的灵敏度较高,得到的x方向预测模型中误差为0.26mm,y方向预测中误差为0.06 mm。精度远高于GM(1,1)、DGM(1,1)模型。 展开更多
关键词 近似饱和s型 累计位移量 DGM(2 1)模 惰性 变形预测
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