武汉地铁盾构施工地表沉降的非等间隔模型分析

研究目的:地铁盾构施工监测数据(特别在盾构始发段)具有数据量小,监测间隔不相等的特点,一般数据拟合与预测方法的应用受到诸多约束。研究结论:本文提出了通过预设阈值的改进非等间隔模型,并基于武汉地铁盾构二号线的积玉桥始发段的监测数据进行了拟合与预测分析。结果表明,本文方法能在数据量小,非等间隔监测数据的前提下,对地表沉降进行较好的拟合与预测,并与传统非等间隔模型的结果进行了比较。

非等间隔阶跃灰色模型在滑油光谱分析中的应用

针对非等间隔、具有阶跃趋势的原始数据序列建立了非等间隔阶跃灰色模型 ,模型参数的辨识采用了非线性最小二乘估计的Levenberg Marquardt算法。将所建模型用于 16V2 80ZJA型机车柴油机滑油的光谱分析数据的建模 ,得到了较高的拟合精度 ,尤其在阶跃点附近 ,大大改善了拟合精度。利用模型参数对换油后的测试数据进行修正 ,有利于提高光谱分析的准确度和可靠性。

非等间隔无偏GM(1,1)幂模型及其应用

为了使GM(1,1)幂模型适合于非等间隔数据建模,构建了一类新的非等间隔GM(1,1)幂模型,利用变量代换,将非等间隔GM(1,1)幂模型的白化方程化为GM(1,1)模型的线性白化方程形式,从而通过灰微分方程的正确构建,建立了非等间隔无偏GM(1,1)幂模型。将非等间隔无偏GM(1,1)幂模型应用到单桩极限承载力预测中,预测结果显示非等间隔无偏GM(1,1)模型适合于渐近极限荷载预测,非等间隔无偏GM(1,1)幂模型适合于预测按沉降控制法得到极限承载力。

建筑物沉降的非等间隔GM(1,1)模型的建立与改进

根据灰色系统建模思想建立了建筑物沉降的非等间隔GM(1,1)模型,并分析了该模型的缺陷,即背景值构造和初始值确定的不足,建立了加权背景值和具有修正项的初始值,背景值权值和初始值修正项采用具有全局寻优能力的模式搜索法求解,实例应用结果证明改进后的模型提高了预测精度。

非等间隔灰色模型在桥梁墩台沉降预测中的应用

灰色系统理论具有对样本数量需求少、预测精度好的特点,被广泛地应用于隧道桥梁、公路建设中的数据建模分析,但该数学模型严格要求样本序列等间隔性,因而限制了其适用区间。本文以桥梁墩台沉降数据为例,采用时间加权因子对传统灰色模型方式进行改进,并对其预测效果进行精度检验,为相关非等间隔工程数据建模提供一定的理论参考。

非等间隔动态面板数据模型:基于半差分的估计方法和应用

传统的估计方法并不适用于非等间隔动态面板数据模型,本文在总结已有文献的面板、非线性最小二乘和最短距离估计量的基础上,进一步提出了基于半差分方法的估计量以改进估计精度,与此同时着重强调了缺失观测期中遗漏变量的问题。蒙特卡洛模拟试验了这些估计量在有限样本中的表现,发现半差分估计量的精度最高,尤其是在考虑遗漏变量的情况下。本文将新得到的半差分估计用于中国劳动收入过程的研究中,实证结果表明,中国居民的劳动收入差距在拉大,并且劳动收入对收入冲击更加敏感。

非等间隔加权G(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用

文中针对建筑物沉降监测数据量少、贫信息和非等时距等特点,引入单位时间差系数,将非等时距序列转化成等时距序列,建立非等间隔G(1,1)预测模型,依据监测数据对模型的贡献大小,引入权重矩阵以提高模型的预测精度。实践表明所建非等间隔加权灰色GM(1,1)模型的预测精度更高。

非等间隔灰色优化模型冶炼预测控制

由于钢铁冶炼中脱碳过程存在很多不确定因素,碳含量难以在线检测,终点控制难以及时准确地判断。对此系统采用S7-300 PLC作为控制器,创建非等间隔序列灰色优化模型功能块来预测冶炼过程的碳含量,并通过组态画面实时显示其变化趋势。试验结果表明,非等间隔序列灰色优化模型的相对误差在-6.4%与3.06%之间,能够很好地对碳含量进行终点预测。

非等间隔灰色模型在矿区沉陷预测中的应用

针对目前采用灰色模型预测矿区沉陷时只针对1个点,缺乏工作面整体下沉预测及其精度研究的问题,以工作面走向线和倾向线地表观测站的下沉量为研究对象,以相邻监测时间间隔为权建立非等间隔灰色模型,预测下一时刻观测站的下沉量,进而得出下一时刻走向线和倾向线下沉曲线;采用概率积分法求参的方法验证工作面整体沉陷预测精度,采用预测值与实际值求参时所得结果相差不大,验证了采用非等间隔灰色模型预测矿区整体沉陷的可行性。

路基沉降预测的改进非等间隔灰色Verhulst模型

建立了路基沉降预测的非等间隔灰色Verhulst模型,以梯形公式为基础对其背景值进行了改进,由于梯形公式仍具有误差,因此以模式搜索法对模型进行了二次优化,最后基于路基沉降实例分析,结果显示改进的非等间隔灰色Verhulst模型具有很高的预测精度,能够很好模拟路基沉降的发展。

车用三效催化转化器剩余寿命的非等间隔灰色预测

为了有效预测车用三效催化转化器的剩余寿命,在进行快速老化试验后,采用氮吸附法测定三效催化转化器比表面积,并在其实验比表面积减小率的基础上采用非等间隔灰色预测模型对车用三效催化转化器剩余寿命进行预测,并对其预测结果的残差进行后验差检验。研究结果表明:在进行快速老化试验204 min后,比表面积减小6.42%,即车用三效催化转化器耐久性寿命至少还有12万km;后验差比值C<0.35,小误差概率P>0.95,表明车用三效催化转化器剩余寿命的非等间隔灰色预测模型预测结果具有较高的精度。

建筑物沉降预测的非等间距灰色模型

本文介绍了传统灰色GM(1,1)模型和非等间隔数列的灰色模型建模问题,并结合高层建筑物沉降观测实例进行建模、分析、预测,并与多元线性回归模型结果进行了比较,验证了该灰色模型在建筑物沉降监测分析中的实用性和有效性。

矿区整体沉降预测新模型研究与分析

文中基于成熟的非等间隔灰色模型与神经网络模型,依靠最优权组合预测方法构建组合预测模型,并应用在采矿区倾向与半走向沉降观测预测中。最终采用概率积分方法验证组合预测模型在采矿区整体沉降预测精度,实际值与预测值求参时所计算结果相差不大,验证了最优权组合预测方法在矿区沉降预测中的可行性与适用性。

最优权组合预测法在路基沉降变形预测中的应用

文章以成熟的等间隔GM(1,1)灰色模型与BP神经网络模型为预测单模型,通过最优权算法分别计算出每个单模型的权重,构建组合预测模型。以某在建铁路工程路基沉降实测数据为例,分别建立了组合预测模型与两种单模型的预测结果比对。结果表明,在预测初期或末期,组合模型的预测精度各项指标均高于非等间隔灰色模型与BP神经网络模型,证明了最优权组合预测方法在路基沉降预测中的可行性与适用性。

NEGM(1,1)模型预测精度的检验方法研究

介绍了非等间隔GM(1,1)模型预测精度检验的四种方法,研究了四种检验方法的原理,提出了解决预测模型精度不高的处理措施,有利于预测模型更加有效提供决策.

基于灰色模型的建筑物沉降预测研究

由于非等间隔GM(1,1)灰色模型对于处理数据量小且表达信息不确定的数据具有优越性,因此广泛应用于石油天然气勘探、机床故障诊断、电力负荷预测、大坝安全监测等领域。基于非等间隔GM(1,1)灰色模型理论,利用某小区建筑物沉降观测的实测数据,建立了适合该小区建筑物沉降预测的灰色模型。通过对比理论预测值和实测值,并进行模型对应的精度评定分析,结果表明,此模型适用于该建筑物沉降预测分析的研究。

灰色Verhulst模型在预压法处理地基中的应用研究

基于生物学Verhulst模型,以原始累积沉降量时间序列为基础建立等间隔Verhulst地基沉降预测模型;并在此模型基础上,引入加权平均弱化缓冲算子(WAWBO),采用动态定权方法,建立非等间隔灰色Verhulst模型。借助珠海横琴能源站项目地基沉降监测数据,分别检验等间隔和非等间隔Verhulst模型的可靠性,并对两种模型预测结果与三点法,双曲线法,Asaoka法预测结果进行对比分析;研究结果表明:两种Verhulst模型分别满足"合格"和"好"的精度等级要求;与常用的三点法,Asaoka法,双曲线法计算结果相比,非等间隔灰色Verhulst模型计算值更接近真实值。

非等间隔GM(1,1)幂模型及应用

GM(1,1)幂模型是灰色Verhulst模型的推广.在灰色Verhulst模型和等间隔GM(1,1)幂模型基础上提出了非等间隔GM(1,1)幂模型,并对模型进行求解.同时讨论了GM(1,1)幂模型曲线形状和幂指数以及发展系数之间的关系,研究了非等间隔GM(1,1)幂模型的参数空间.将平均相对误差看成幂指数的函数,根据序列形状判断幂指数的范围,利用粒子群算法求解幂指数,克服了灰色Verhulst模型的缺陷.最后实例表明:GM(1,1)幂模型建模精度高于灰色Verhulst模型,该方法具有重要的理论意义.

基于小生境遗传算法的非等间隔灰色直接模型

建立了具有白指数律重合性的非等间隔灰色直接模型 ,给出了模型参数优化的小生境遗传算法 .应用这种方法 ,对某住宅楼的地基沉降进行了非等间隔预测 ,取得了很好的效果 .

基于小波消噪的非等间隔加权G(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用

建筑物沉降监测数据序列受观测条件影响大多呈现出数据量少、光滑性差、含噪声和非等时距等特点。在小波除噪和等间隔灰色GM(1,1)模型的基础上建立了非等间隔G(1,1)预测模型。在建模数据中,早期观测数据对模型预测精度贡献小(甚至有拖累现象),近期观测数据对模型预测精度贡献较大,故在建模时引入了权重矩阵以此提高模型的预测精度。实证分析表明所建非等间隔加权灰色GM(1,1)模型具有较高的预测精度,可用以工程实践。