非等时序灰色模型的隧道变形预测研究

为提高灰色系统模型对非等时距隧道变形预测的预测精度，运用非等时距GM（1，1）模型对隧道围岩变形进行预测，利用Matlab7．1平台编写了隧道围压变形预测程序，结合张涿高速隧道围岩收敛变形实测数据，进行了变形预测及误差分析，结果表明预测值与实测值比较吻合，非等时距GM（1，1）模型可以应用于施工进度指导及安全系数评判。     

灰色模型在铁路软基沉降预测中的应用

依托上海至南通铁路DK84+420，DK85+900工点的建设，基于灰色理论，建立GM（1，1）灰色模型，分别采用等时矩和不等时矩观测方式，预测了两工点沉降趋势和最终沉降量。研究结果表明:沉降周期三个月内实测数据与预测数据相比，相对误差为4%左右，证明灰色GM（1，1）模型在软土沉降预测上可行；根据实测资料可构建灰色模型时间相应序列方程，预测出断面总沉降值，检验沉降值及沉降速度是否符合规范；同时可构建沉降预测方程，数值模拟沉降趋势。     

路基沉降预测非等时序改进灰色模型应用研究

讨论灰色系统理论在路基沉降预测中的应用，并对等间隔的灰色模型GM（1，1）进行改进，建立了任意时间间隔的非等时序改进灰色模型。通过实例比较，结果表明非等时序改进灰色模型的预测沉降量与实测沉降更接近，精度更高。     

灰色预测模型GM（1，1）在集装箱运量预测中的应用

章主要0探讨了灰色模型在集装箱运量预测中的应用，首先建立了基于灰色预测理论的GM（1，1）模型，并用其分别对两岸经香港集装箱运量、两岸定点直航集装箱运量和两岸直航集装箱运量进行了预测，预测结果是可信的。     

道路交通事故GM(1,N)预测模型

GM(1,N)模型适合于具有多个影响因素的系统特征变量的预测,文章研究了GM(1,N)模型用于道路交通事故的预测的方法。根据1990～2000年全国道路交通事故统计资料,建立了交通事故死亡人数的多因素灰色预测模型,预测的2000年死亡人数为90324人,相对误差为3.76%,可见GM(1,N)模型预测效果较好,可用于道路交通事故预测。     

GM(1,3)模型在交通系统公路客运量预测中的应用

交通系统公路客运量预测不仅具有模糊性和动态性等特点,而且受多个因素影响。许多交通研究人员只根据客运量一个因素,用GM(1,1)模型预测。文章运用GM(1,N)系统综合预测模型,考虑系统中多个相关因素,并结合GM(1,1)模型,以原始离散的公路客运量、人口和国内生产总值GDP三组数据数列为基础,建立GM(1,3)模型来预测公路客运量。在详细论述了系统综合预测模型GM(1,3)的建立过程后,用后验差检验法对预测结果进行了检验,预测精度较好,表明此模型对公路客运量预测有一定应用价值。     

GM（1，1）模型预测变形局限性研究

将灰色系统理论GM（1,1）模型应用于路基工程进行变形预测,结合一工程实例阐述了该理论应用条件、建模方法,精度处理方法等,从预测结果和实测结果进行对比分析,指出了应用该理论对预测路基变形的局限性,对于开展路基变形的中长期预测,应慎用GM（1,1）模型。     

基于GM（1，1）模型的高速公路边坡变形预测

基于边坡变形监测信息具有一定的灰色特征,应用灰色系统理论的原理和方法,建立了边坡变形预测等步长与非等步长GM（1,1）预测模型。采用GM（1,1）模型对衡桂高速公路某典型边坡段测斜管监测变形监测数据进行预测,预测结果与实测结果较为一致,表明了本文建立的灰色预测模型具有较好的可行性和适用性。     

GM（1，1，α）模型在复合地基载荷试验的应用

利用适应性极强的GM（1,1,α）模型,实现了对复合地基载荷试验数据拟合及预测。实例表明,与传统GM（1,1）模型预测法相比,该法能有效提高预测精度,为复合地基极限承栽力的合理预测提供了更好的模型。     

基坑开挖引起的建筑物沉降多点灰色预测模型

基坑开挖引起周边建筑物的沉降变形是一个复杂的系统过程，单点模型GM（1，1）不能考虑各变形监测点间的相关性，必须建立多点灰色模型M-GM（1，n）进行预测。利用Matlab语言编写的预测程序，经实例计算表明M-GM（1，n）模型预测精度高。     

改进灰色聚类法在城市交通安全水平评价中的应用

在借鉴国内外城市交通安全评价指标及方法的基础上,结合我周实际情况,构建了城市交通安全水平评价指标体系,并参考城市道路交通管理评价指标体系,确定安全评价指标分级及标准。在此基础上,采用改进灰色聚类法对城市交通安全水平进行综合评价,根据聚类白化数确定三类灰类白化函数计算灰类白化值。以江苏省相关城市为实例,对城市交通安全水平进行了综合评价。     

基于灰色聚类法的山区高速公路安全评价

对灰色理论在山区高速公路道路交通安全评价领域应用的可行性进行了探讨。考虑了道路安全程度的一个重要特性,即系统的灰色性,同时也考虑了系统的白化程度。通过运用累积百分频率法确定了评价指标灰类特征值,并从宏观角度上对江西省某高速2007～2011年的道路安全状况进行了事后纵向灰色评价,取得较为满意的效果,从而验证了该方法的有效性。     

道路交通安全灰色评价方法

对国内外常用的道路交通安全评价方法进行对比和分析,提出基于灰色系统理论的道路交通安全综合评价方法,建立道路交通安全综合评价体系,为道路交通安全水平的科学评价提供理论依据。     

基于灰色聚类评估法的城市交通安全评价研究

根据影响城市道路交通安全的各个因素,建立一套安全评价指标体系.运用灰色聚类方法进行安全评价,建立评价模型,并运用该模型对石家庄市城市道路交通进行安全评价,得到更符合实际安全现状的评价结果.     

用改进的灰色关联度分析交通事故成因

改进的灰色关联模型与普通灰色关联模型相比,可以突出关联度的微小变化,且更加科学。通过实例,用改进的灰关联对道路交通事故成因进行了分析,并与普通灰色关联分析进行了比较,发现前者分析结果更具层次性、差异性,更容易识别事故主要、次要和潜在的成因。     

基于灰色BP神经网络组合模型的基坑变形预测研究

为了使得基坑变形预测在“少样本”“贫信息”的情况下依然能够得出精度较高的结果,在传统的灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型的基础上,进行了灰色BP神经网络组合模型的研究。通过总结2传统模型的原理和算法,归纳各自的优缺点,分析2模型在本质原理上的关系,提出了构建组合模型的方法。利用广州市轨道交通三号线燕塘站的监测数据,对灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型和灰色BP神经网络组合模型分别进行了检验,肯定了组合模型的优越性。     

灰色关联法分析延安机场黄土高边坡稳定因素

黄土高边坡稳定性设计需考虑的参数有内摩擦角、粘聚力、坡高、平均坡比、重度等,研究参数在稳定性作用中的主导因素非常重要。针对延安机场黄土高边坡应用灰色关联法对边坡稳定性参数进行分析。     

人行横道行人违法行为分析及其安全状况灰色聚类评价研究

对人行横道上行人违法穿越行为进行分类,并分析造成这些违法行为的原因,提出判断这些违法行为的标准。同时,以4种违法行为的行人违法率作为评价标准,提出采用灰色聚类评价的方法,对人行横道的安全状况进行分类评价。     

基于灰色神经网络组合模型的水上交通事故预测

水上交通事故预测是水上安全的重要组成部分,目的是为了掌握水上交通事故未来的发展状况,为管理决策提供重要的理论依据。运用灰色神经网络组合模型对水上交通事故量进行预测,运用灰色模型对水上交通事故进行模拟,将结果和原始数据进行对比,计算出残差。运用BP神经网络模型对残差进行修正,得到最终预测的结果。仿真得到的2012年和2013年的水上交通事故预测量分别是270和281。实践表明,水上交通事故量呈下降趋势,但有部分年份仍有回升趋势。