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基于灰色-马尔可夫链的隧道围岩变形预测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
隧道工程施工中,围岩变形是一种常见的工程问题,当变形量达到一定数值时,会影响工程质量,给施工人员带来安全隐患,延误工期.因此,隧道围岩变形预测是保证施工安全,以及工程质量的重要措施.隧道围岩的变形在受到地质构造、地层岩性、应力场、地下水、开挖方式等多种因素的综合影响下,具有时间序列的单调增长性和随机性的特点,针对该特征,将灰色模型预测方法和马尔可夫链概率转移方法结合起来,建立灰色-马尔可夫链模型对围岩的变形进行预测.该预测方法是利用GM(1,1)模型的预测数列增长的特点,来预测围岩变形的宏观发展趋势,在此基础上应用马尔可夫链确定位移时序的状态转移概率矩阵,通过对状态的划分、实测值与灰色拟合值的绝对误差及相对误差等指标的分析,对围岩变形的发展趋势进行更为精确的预测.通过两水隧道算例,隧道围岩变形的计算结果与实测值吻合较好,表明所建立的灰色-马尔可夫链模型是正确的,在隧道围岩变形预测中具有广泛推广应用价值. 相似文献
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在原始灰色GM(1,1)模型的基础上,通过运用等间距里程序列的分析方法建立模型,并对关角隧道6号斜井的涌水量进行了模拟预测。经检验,预测结果精度较高,对隧道工程涌水量的短期预测具有较大的实用价值。 相似文献
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靖西天然气管道是重要输气干线,准确预测需求负荷变化情况,确保管道安全、平稳、高效供气意义重大。文中以灰色理论为基础,利用管道历年气量数据建立灰色预测的GM(1,1)模型,采用后验差检验对预测模型进行检验,并对该管道未来用气需求量进行预测。计算结果显示:灰色GM(1,1)模型预测结果与实际结果具有较好的一致性,精度能够满足实际应用的要求,预测结果对靖西管道运行管理具有一定的借鉴作用。 相似文献
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不等时距GM(1,1)模型在预测输气管道腐蚀中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
根据等时距GM(1,1)模型建立了不等时距GM(1,1)预测模型,该模型可应用于利用腐蚀指标的原始数据来预测以后的输气管道腐蚀情况。验证表明:不等时距灰色模型扩大了等时距灰色模型的应用范围,在小样本的情况下同样可以做出较准确预测,为输气管道的防腐提供了可靠的依据。 相似文献
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高铁隧道的变形量较小,但受随机噪声的干扰较大,使得监测得到的沉降曲线不能反映实际的沉降情况。鉴于此,文章提出了基于小波变换与卡尔曼滤波相结合的RLG降噪方法,该方法既有小波变换的去相关作用和多分辨分析功能,又有卡尔曼滤波对未知信号的线性无偏最小方差估计的特点。采用GM(1,1)预测模型对降噪后的数据进行分析,得到的结论是:基于小波变换与卡尔曼滤波相结合的GM(1,1)模型的精度较基于卡尔曼滤波的GM(1,1)模型的精度高,可有效地运用于高铁隧道沉降分析中。 相似文献
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《现代隧道技术》2017,(6)
隧道围岩变形序列具有高度非线性,采用常规方法很难得到满意的预测精度。为了提高隧道围岩变形的预测精度,基于实测变形数据,提出一种隧道围岩变形的多尺度组合核极限学习机预测模型。首先,通过集合经验模态分解技术将实测变形数据分解为多个不同的尺度序列,然后通过组合核极限学习机对各分量序列进行建模预测,最后将预测得到的各分量结果进行组合获得最终的预测值。改进模型中通过径向基函数和多项式核函数线性加权而成组合核函数,运用粒子群算法对核参数和加权系数进行优选,并通过马尔可夫链对模型的预测结果进行了讨论,可以较好地提高隧道围岩变形的预测精度。文章通过大相岭隧道围岩变形预测实例表明:提出的改进模型在单步预测和连续多步预测隧道围岩变形时,都能取得较高精度,对比可得优于贝叶斯正则化BP神经网络,与工程实例监测变形相比处于可接受范围内,具有一定的应用价值。 相似文献
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