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相似文献
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1.
沉降预估界面及沉降预测模型的对比分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
张振武  罗鑫 《公路》2003,(11):144-147
由于沉降资料分析的工作量大,所以利用Matlab5.3软件开发了沉降预估可视化界面。利用这一界面采用双曲线拟合法、指数曲线拟合法和灰色Verhulst模型拟合法对高路堤沉降进行预测,并结合工程实例分析比较3种模型的预测效果。  相似文献   

2.
通过对软土路基沉降特征的分析,提出了利用灰色理论结合Verhulst模型对长短桩复合地基进行沉降预测,给出模型精度评定方法,并提出非等时距沉降序列转换为等时距的插值方法.实例计算表明,该方法拟合误差小,预测精度高,预测结果理想可靠.  相似文献   

3.
针对传统灰色Verhulst模型在基坑沉降预测中精度较低的问题,提出优化的灰色离散Verhulst模型。在基坑沉降监测中,由于监测过程中不断有新数据增加,加上外界因素变化,影响模型系统的预测结果,导致预测结果与实际偏离,模型的精度将逐渐降低。为了实现准确预测,基于新陈代谢方法,建立优化灰色离散Verhulst一维及进化的二维新陈代谢模型。并依托长沙国际金融中心深基坑支护工程,分别运用传统Verhulst模型和优化的灰色离散Verhulst模型进行预测,并采用本文建立的优化灰色离散Verhulst一维、进化二维新陈代谢模型对基坑工程沉降进行预测,并对预测结果进行对比分析。研究结果表明:采用进化新陈代谢方法的优化灰色离散Verhulst模型精度更高,可选用该模型对基坑进行沉降预测。  相似文献   

4.
灰色系统理论在填石路堤沉降预测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

5.
高填石路堤沉降的灰色优化-马尔柯夫预测模型   总被引:4,自引:1,他引:4  
高填石路堤的沉降变形包括填石体施工期的沉降变形和工后沉降变形。在灰色理论的基础上,建立高填石路堤沉降的等步长灰色微分方程,采用优化理论,建立误差目标函数,利用最小二乘法,求得微分方程的系统参数,并引入Markov原理,利用一步转移矩阵预测高填石路堤的沉降发展规律。某高填石路堤实测结果分析表明,灰色优化-马尔柯夫模型比常规的GM(1,1)预测模型预测精度有较大的提高。  相似文献   

6.
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。  相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
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。  相似文献   

9.
公路粉喷桩复合地基沉降预测浅论   总被引:1,自引:0,他引:1  
分析南京至高淳高速公路工程中粉喷桩复合地基的沉降,应用灰色Verhulst模型方法建立起沉降量预测模型;提出对粉喷桩沉降量预测的看法。  相似文献   

10.
GM(1,1)灰色模型在高路堤沉降预估中的应用   总被引:7,自引:3,他引:4  
付宏渊 《中外公路》2006,26(2):11-13
影响高路堤沉降的因素很多,可以将高路堤沉降过程看成一个灰色系统。该文利用灰色系统理论,建立了适合高路堤沉降预测的GM(1,1)沉降预估模型及其残差模型。最后将其应用于某高速公路高路堤沉降预测中,经与实测数据对比,表明预测精度良好。  相似文献   

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