一种改进的动态灰色GM(1,1)模型在深基坑形变监测中的预测分析

针对传统GM(1,1)模型在处理浮动较大数据时精度不高的问题,提出了一种基于背景值优化和残差改进的动态GM(1,1)模型。利用复化Simpson3/8求积公式取代传统的算数均值计算模式,再通过原始序列的新陈代谢来实现模型的动态更新,在此基础上联立残差GM(1,1)模型,得到改进后的GM(1,1)模型。结合某地铁深基坑沉降观测数据,并对比于传统GM(1,1)模型的预测结果,发现提出的改进后GM(1,1)模型具有更高的精度和更好的适用性。

改进的初值和背景值优化的MGM(1,m)模型及应用

针对传统的MGM(1,m)模型存在模拟精度和预测精度不高的问题,文章给出了改进的初值和背景值优化的MGM(1,m)模型。在模型初值的选取上,选取使得模拟值的平均相对误差达到最小的向量X(1)(i)作为初值;在模型背景值的构造上,提出结合辛普森3/8公式的动态序列模型来求解背景值的方法。最后以两组指数型数据序列为例建立了传统MGM(1,2)模型及改进后的模型,并进行数据模拟和预测。结果表明,改进后的MGM(1,m)模型的模拟精度和预测精度均有显著地提高,从而验证了模型的有效性和可行性。