GM-SVR模型在高层建筑物沉降监测中的应用研究

目前,由于我国经济的迅速发展,现代化基础建设处于加速阶段,高层建筑物层出不穷,所以高层建筑物变形规律、规避施工风险是许多专家学者所研究的热点问题之一。由于高层建筑物的沉降变形受到多种因素影响,传统单一模型预测建筑物沉降有一定的局限性,文章针对GM(1,1)灰色模型和SVR算法对高层建筑物沉降特点及其单一模型预测精度不高的问题,建立了灰色GM(1,1)和SVR算法组合预测模型,综合灰色GM(1,1)和SVR算法的优点对西安市某高层建筑的沉降进行预测。通过对比可以看出,GM-SVR组合模型预测精度最高,比单一模型更具有预测优势,其拟合程度更加接近于实测值,可以更好地用于实际工程,为高层建筑物的沉降进行高精度的预测。

地铁施工沿线高层建筑物沉降变形特征分析与预测

本文就苏州市轨道交通3号线工程土建施工项目(首批)Ⅲ-TS-05标段工程实例为研究对象,分析地铁施工沿线高层建筑物沉降变形特征,通过曲线拟合预测其变形情况,以期对居民安全生活、地铁施工顺利进行有所帮助。

基于灰色荷载预测的多元线性模型预测高层建筑沉降

高层建筑物沉降已经成为一种普遍的城市疾病,为了避免由于高层建筑物沉降导致的灾害,对其进行监测、预测极其重要。为了解决某些情况下荷载估算困难的问题,提出一种利用灰色GM(1,1)模型预测荷载,然后利用多元线性回归模型预测高层建筑物沉降量的组合模型。为了验证所提模型的有效性,通过与利用灰色GM(1,1)模型预测高层建筑物沉降量以及实测数据进行对比,发现组合模型与实测沉降量更接近,其沉降量绝对误差均不大于0.06 mm,绝对误差最大值为0.06 mm,最小值为0.01 mm,效果较好。