GM（1，1）模型在高填方路基沉降预估中的应用

文中讨论了不同高路堤沉降预估方法的特点,并以某高速公路沉降观测点实测数据为例,建立了灰色GM（1,1）预估模型;并编写相应程序对高路堤后期沉降进行了预测,将预测结果与实测结果进行了对比。结果表明,灰色GM（1,1）预估模型可以对实测数据进行更好的拟合,且其对后期的预测沉降量与实际沉降量更接近。     

灰色系统理论在填石路堤沉降预测中的应用

基于填石路堤沉降现场试验,采用负指数曲线拟合路基沉降与时间关系,其与沉降变化趋势吻合较好,说明应用灰色系统理论预测填石路堤沉降是可行的。结合填石路堤沉降特点,首先建立相同沉降观测时段的灰色系统GM(1,1)模型,再运用最小二乘法优化GM(1,1)模型参数,并分别进行实例预测。结果表明,与GM(1,1)模型预测相比,参数优化模型预测精度会有显著提高,且能满足工程要求。     

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。     

单桩荷载-沉降曲线拟合及极限承载力预测

以灰色预测理论为基础,运用灰色GM（1,1）模型,对单桩荷载-沉降（Q-s）曲线拟舍及极限承载力进行预测,论证了以灰色系统理论对单桩承载力进行预测的意义。结果表明,灰色预测具有要求数据少、计算简单而严密、精度高等优点,在工程中具有较高的实际应用价值。     

灰色GM(1,1)模型在单桩极限承载力预测中的应用

GM（1,1）灰色预测具有需求的样本数据少、建模过程简单、预测结果精度高的优点。从灰色GM（1,1）模型出发,通过典型实例,建立灰色微分模型和响应函数,对单桩P—S曲线拟合和极限承载力进行预测,以充分论证该理论在工程建设中的实际应用价值。     

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。     

基于网络基坑沉降预测的马尔可夫修正模型

分析灰色GM(1,1)预测模型存在的理论缺陷,指出灰色GM(1,1)预测模型虽可用于小样本基础数据预测,但对基础沉降一类随机性强、波动性较大的数据拟合质量较差,预测精度降低。因而,提出利用马尔可夫链修正神经网络模型,其计算过程为:首先建立神经网络动态拟合模型作为基础沉降变化的基准线,在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵,最后通过系统状态划分样本值与模型拟合值之间的残差及中误差等指标分析计算,最终完成基础沉降的准确计算,该模型应用于基础沉降工程实例运算,取得较好效果。     

基于多变量灰色模型的路基沉降预测

路基沉降变形是一个复杂的动态变化过程,常用的单变量预测模型不能考虑各沉降监测点间的相关性,不足以反映路基整体的变形规律。多变量灰色模型是单变量GM(1,1)模型在多元变量条件下的拓展,可以实现对路基中相互影响的多个监测点变形预测模型的建模和预测。实例计算表明,与单变量GM(1,1)模型相比,多变量灰色模型具有更高的预测精度,显示了该方法进行路基工后沉降预测的有效性。     

基于残差单调性的GM（1,1）修正模型及其应用研究

通过建立灰色GM（1,1）预测模型,对边坡位移进行预测。根据预测结果并利用残差在一定区间内呈单调变化的特性,再基于残差单调性重新选取样本序列,再次建立1组新的灰色模型,从而可极大地提高边坡位移预测精度。该模型被称为基于残差单调性的GM（1,1）修正模型。     

京沪高速铁路济南西客站软土路基沉降预测分析

近年来,我国高速铁路发展突飞猛进,为保证安全运营,对其路基的处理尤其重要。对京沪高铁济南西客站软土路基工程的沉降数据,分别采用灰色模型GM（1,1）和双曲线模型两种方法建立了预测模型进行分析,并编程作数据处理。结果表明:灰色模型GM（1,1）对软土路基的沉降评估更显优越性。     

基于灰色系统的“义乌·中国小商品指数”预测

本文讨论了灰色系统GM（1,1）模型用于＂义乌·中国小商品指数＂的预测问题,介绍了灰色系统GM（1,1）模型的预测过程,同时证明了模型在小商品指数预测中应用的可行性,并对＂义乌·中国小商品指数＂中的周价格总指数进行预测,结果表明了该模型预测的有效性。     

运用灰色理论与人工神经网络预测公路沉降

介绍了灰色理论中的G（1,1）模型、BP人工神经网络模型和灰色BP神经网络模型;根据岳阳城陵矶进港道路管桩处理后的路基沉降实测资料,分别运用这三种模型进行沉降预测,并对预测结果进行了分析,比较了这三种方法预测沉降的效果。     

基于灰色理论桥梁群桩基础工后沉降的预测

基于灰色系统理论,应用其等时距GM(1,1)模型及改进的新陈代谢模型对沉降进行预测,通过与蕴藻浜特大桥一墩的沉降观测资料的对比分析,证明文中提出的工后沉降灰色理论预测方法,在工程实际中是可行的。     

灰色GM（1,1）模型在大跨连续刚构桥梁线形控制中的应用

大跨连续刚构桥线形控制质量关键取决于悬臂施工过程中各节段的预拱度取值。基于灰色GM（1,1）模型理论,将大跨连续刚构桥各节段预拱度值的理论计算值和现场实测值之间的差值作为灰色微分序列,建立新陈代谢GM（1,1）模型。结合镇大公路京杭运河大桥主桥施工监控项目工程实际,依据灰色模型对大桥施工过程中各节段的预拱度进行预测,从而控制桥梁线形。监控实践表明,灰色GM（1,1）模型能够较精确地预测施工过程中各节段的预拱度,很好地应用于大跨连续刚构桥梁的线形控制中。     

张桑高速公路路基沉降预测方法研究

以张桑高速公路3个典型路基断面实测数据为研究对象,采用灰色GM(1,1)、Verhulst和非等时距UGM(1,1)三种模型对各断面的沉降数据进行了拟合及预测,根据计算结果确定了各阶段最适宜的预测模型并利用该模型对各断面的工后沉降进行了预测。结果表明,Verhulst灰色模型模拟和预测精度更高,适用于路基断面的中长期沉降预测,预测结果可为路基施工提供参考。     

灰色模型在路基沉降预测中的研究及应用

以湖南益马高速公路典型路基断面实测数据为研究对象,采用GM(1,1)和Verhulst两种灰色系统模型对沉降数据进行建模分析,得到不同维度下拟合公式的预测值及c值,并据此分析了预测精度以确定最佳维度;在最佳维度下计算了两种模型所得预测数据的拟合误差,进而确定了两种模型的适用预测时间。结果显示:在最佳维度7下,灰色模型GM(1,1)可用于路基沉降4个月内的预测;Verhulst模型可用于路基沉降14个月内的预测,其预测结果可为后续施工组织提供参考。     

BP神经网络和GM(1,1)灰色模型在公路客运量预测中的应用

在灰色预测的基础上,引入BP神经网络模型,建立了GM(1,1)和BP神经网络组合模型。此组合模型兼有灰色预测和BP神经网络预测的优点,模型既克服了原始数据少,数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。实例证明了组合模型的预测精度高于单独的GM(1,1)模型,可以用于公路客运量预测。     

单桩承载力的高精度灰色预测方法

提高传统单桩承载力的灰色预测法的预测精度是非常有现实意义的。以灰色理论为基础,先对有限实测数据进行筛选,建立单桩荷载-沉降关系的优化GM(1,1)模型,介绍一种在有限实测数据条件下高精度预测单桩极限承载力以及完整的荷载-沉降关系的方法。通过工程实例的分析计算,证明该法具有的预测精度较传统灰色法提高3倍以上。     

灰色系统理论在深基坑工程中的应用

灰色系统理论已经在岩土工程领域有广泛的应用,文章把灰色系统中的GM(1,1)模型和GM(2,1)模型应用到基坑工程中,并编制了预测计算程序GYC1.0用于锚杆拉力、地面沉降和地面水平位移预测计算。工程实践说明结果GM(1,1)模型比GM(2,1)模型更可靠,稳定性高,但是GM(1,1)模型短期预测时效果良好,中期预测时效果偏差较大,长期预测则要慎重。     

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。