GM（1,1）预测模型在路基沉降中的应用

为了控制老路拓宽中的差异沉降,需要对新路基进行沉降预测.取沉降观测点在相同观测时段内的沉降量为原始序列,将其作1次累加生成1次累加序列,根据GM（1,1）模型建立灰色微分方程,解微分方程可得方程的时间响应序列,并采用后验差法对模型的可靠性进行了检验.通过对贺家坪连接线新路基的实测沉降数据的分析,证明将灰色预测模型GM（1,1）应用于预测路基的沉降量是可行的.在实际运用过程中,应不断代入新近的实测数据,以获得更准确的结果.     

基于改进GM(1,1)模型的轨道不平顺预测

在分析传统灰色GM(1,1)求解过程的基础之上,指出了GM(1,1)模型的不合理之处,并加以改进,使该模型达到了更高的道路路基沉降预测精度。     

基于非等时序灰色模型的路基沉降预测

结合高速公路路基施工沉降观测数据,讨论了灰色系统理论和双曲线模型在公路路基沉降预测中的应用,并对等间隔的灰色模型GM(1,1)进行了改进,建立了任意时间间隔的非等时序改进灰色模型。通过具体工程实践,给出了灰色模型和双曲线模型对公路路基沉降量预测结果与实测结果的比较,结果表明灰色模型的预测沉降量与实际沉降量更接近,精度更高,更能满足工程需要。     

基于模糊神经网络的GM（1，1）模型

在分析GM（1,1）模型建模机理的基础上,提出GM（1,1）模型中参数a,b的一种新算法一模糊神经网络算法,把模糊神经网络应用于灰色系统GM（1,1）模型的建模过程,得到模糊神经网络GM（1,1）模型,并将其运用于民航客运量的预测,结果表明改进后的模型有较好的拟合及预测精度。     

GM（1，1）灰色模型与土工离心试验联合推算路堤沉降

以灰色系统理论为基础,将高路堤沉降过程看成一个灰色系统,建立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,将某高速公路的已知观测数据代入GM(1,1)模型,推算该观测点的最终沉降。同时,在室内进行土工离心模型试验,将试验结果与灰色模型得到的预测结果进行对比分析,表明预测精度良好。     

基于灰色理论的矿区地表沉降预测

基于灰色理论,以某钻井水溶法开采矿区为例,建立原始监测数据的灰色GM（1,1）预测模型,通过后验差和小误差概率的模型精度评价,表明预测精度为一级,预测值与实测值吻合较好,证实了灰色GM（1,1）模型应用于地表沉降预测中的可行性和可靠性.     

灰色预测模型在一级公路软土路基施工期沉降预测中的应用

以湛江大道一级公路软土路基施工期间150 d的沉降监测数据为基础,建立了灰色预测模型,预测软土路基未来30 d内的累计沉降量,并提出了一种在施工过程中对灰色预测模型进行滚动建模的方法.结果表明:以灰色预测模型GM(1,1)对软土路基长达150 d的沉降数据进行拟合,小误差概率P<0.95,后验差比值C<0.35,模型精...     

高速公路隧道洞口段仰坡沉降变形监测分析与预测

通过对非等步长序列数据的处理,运用传统等步长GM（1,1）模型的建模原理,建立非等步长序列的GM（1,1）模型,对高速公路隧道洞口段仰坡沉降变形进行预测和模拟。结果表明,该模型预测精度高,预测结果可靠。与传统模型相比,该方法更适用于实际监测,更具有实用价值,进一步推广了灰色系统理论在工程中的应用。     

GM(1,1)模型在港区地基沉降预测中的应用

选取合理的观测点沉降数据作为原始数据序列,建立GM(1,1)灰色模型,求解微分方程得到时间响应序列,然后通过后验差法检验模型的精度。在工程实例中,预测结果与实测沉降数据吻合良好,表明了GM(1,1)模型在港区地基沉降预测中的可行性和适用性。     

遗传算法在高路堤沉降预测中的应用

依据高路堤填土施工期路基沉降实测资料,分别运用遗传算法和最小二乘法确定灰色GM(1,1)预测模型中的灰色参数a和u,然后据此预测路基后期任意时刻的沉降量及最终沉降量,通过与实测沉降资料做比较分析,表明采用遗传算法反演参数预测高路堤沉降具有比其它方法误差更小的特点,是一种较好的路基沉降预测方法,因此适宜于在高路堤的沉降预测中应用.     

非等时距GM(1,1)灰色模型在路基沉降预测中的应用

灰色理论现已普遍运用于路基沉降的预测中,以某高速公路为例,运用灰色理论建立路基沉降的非等时距GM(1,1)预测模型,并采用后验差法进行精度检验。以工程实测沉降数据为基础,对模型的预测结果进行了分析。结果表明,预测值与实测值之间误差较小,从而证实该方法的可行性。     

基于灰色残差GM（1，1）模型的汽车货运量预测

针对近年来我国汽车货运量增长迅速的特点,运用灰色系统预测模型GM（1,1）对某地汽车货运量趋势进行预测,通过残差GM（1,1）模型对主模型的修正,并用后验差检验法对模型精度进行分析和检验,得到一个精确度非常高的预测模型,该模型符合汽车货运量的预测,并在实际预测应用中取得较好效果。     

新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降监测中的应用

通过对都匀市某在建大楼沉降数据处理,运用灰色系统理论,建立新陈代谢GM(1,1)模型对大楼沉降进行预测,并对所建模型精度检验,结果充分显示新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降变形分析中具有很强的实用性和有效性。     

隧道变形预测的灰色模型研究

隧道变形预测对隧道施工监测具有重要的意义．考虑到隧道变形的非线性,采用灰色系统理论来模拟和预测隧道的变形．用灰色等时距GM（1,1）模型、新陈代谢GM（1,1）模型及Verhulst模型这三种常见的模型来预测隧道拱项下沉量,从而提出了新陈代谢GM（1,1）模型的适用性,能反映隧道施工动态的过程．     

青连高铁K104+080路基工后沉降预测

以青连高铁K104+080路基为例,通过设计合理的监测方案监测了路基不同部位的工后沉降、沉降速率和湿度,分析了路基工后沉降规律;基于监测数据采用GM(1,1)模型、神经网络模型和灰色神经网络模型进行了路基工后沉降预测,在验证预测效果的基础上基于灰色神经网络模型构建了路基工后沉降预测模型,明确了该路基的稳定状况并提出了路基工后沉降预警方法.研究结果表明:Ⅰ-1、Ⅰ-2、Ⅰ-3和Ⅰ-4监测点的工后沉降预测值在第45监测期以后增量很小,并分别收敛于5.19、4.96、4.71和4.47 mm,该路基将继续保持稳定状态;选取工后沉降量为主要预警指标,沉降速率为辅助预警指标,将高铁路基沉降预警等级分为Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ级.     

高路堤沉降分析的灰色预测

运用灰色理论建立了高路堤沉降的非等时距等维新息预测模型，同时为了预测路基在下一级填土后的沉降，建立了考虑路堤填土过程的GM（1，1）模型。通过实例计算表明，该法预测精度高，在高路堤沉降监测中具有较大的实用价值。     

灰色预测在高铁路基沉降预测中的应用

以在建某高速铁路为背景,通过对路基沉降实测数据的汇总,根据沉降曲线形态及沉降速率的差异将其分为3类.对观测数据进行等时距变换,采用灰色理论GM(1,1)模型、双曲线法、三点法对工后沉降进行预测,并对灰色理论预测模型进行精度检验.选取堆载预压期的数据作为模型原始数据,通过与实测最后一期数据的对比,发现灰色理论预测结果更接...     

基于UBGPM-Markov的铁路货运量预测方法

针对铁路货运量发展变化的非线性特性,采用非线性灰色模型中的无偏GM（1,1）幂模型进行预测,并用状态划分更为精细后的马尔可夫链修正预测值,从而建立优化后的UBGPM-Markov模型.通过对我国2000~2012年铁路货运量实例分析,与改进GM（1,1）模型、无偏GM（1,1）模型2种预测方法进行了比较,比较显示无偏GM（1,1）幂模型具有较高的预测精度.优化后的UBGPM-Markov模型更是显著提高了预测精度,将平均绝对百分误差（MAPE）由2.11%减少到0.55%.     

基于改进灰色-马尔可夫链方法的铁路货运量预测

科学的货运量预测对铁路发展战略的制定具有十分重要的意义.针对灰色模型的预测结果精确度受原始数据变化幅度的影响较大,且要求累加生成的数据列具有指数性质的缺点,采用带波动的多项式来替代GM（1,1）模型中的指数形曲线,并通过马尔可夫链对其预测结果进行修正,从而建立改进的灰色-马尔可夫链预测模型,同时利用该改进模型对我国铁路货运量进行预测,并与传统的GM（1,1）模型、改进的GM（1,1）模型和灰色-马尔可夫模型3种预测方法进行了比较,结果表明：提出的预测方法具有较高的精度,具有一定的可行性和有效性,预测结果可指导铁路建设与管理.     

非等时距GM(1,1)灰色模型在软土路基沉降预测中的应用

为正确估算软土地基沉降量,采用5种方法对非等时距沉降观测资料进行处理,并用GM（1,1）灰色模型进行沉降预测,在与某公路高路堤的实测沉降值进行比较后,推荐采用拉格朗日非等距数据处理方法;最后运用该模型对软土层的固结系数进行反演分析,得出一些有益结论。