基于灰色-马尔可夫模型的道路PCI预测方法

本文利用马尔可夫模型修正传统灰色GM(1,1)模型的残差,建立基于时间序列的路面PCI动态预测模型;并利用MATLAB软件开发了灰色-马尔科夫链预测模型框架,实现了路面PCI滚动动态预测。将预测模型应用到某高速公路PCI预测中,结果表明该模型的预测能力强,比传统灰色GM(1,1)模型的预测精度更高,能满足实际工程需求。     

基于灰色理论的道路交通事故预测模型综述

交通事故预测模型是进行交通安全控制的关键问题之一。重点介绍了目前几种主要的基于灰色系统理论的道路交通事故预测模型:基本灰色预测GM(1,1)模型、残差灰色预测模型、灰色Verhulst预测模型、灰色马尔可夫预测模型、灰色神经网络预测模型,并指出各模型的适用条件和优缺点,为相关研究提供参考。     

基于灰色理论的高速公路小修保养维修量预测模型

在仅有通车5 a以下维修量的小样本数据条件下,为了合理、科学地预测高速公路小修保养维修量,量化年平均日交通量、年均降雨量、年均温度和通车年限4个因素对维修量的影响程度。提出了基于Matlab的灰色系统预测模型,以实际调研路段5 a的统计数据为样本,运用灰色关联度模型对4个因素的影响程度进行量化评估;分别建立均值GM(1,1)单变量预测模型与GM(1,N)多变量预测模型对维修量进行预测分析。研究结果表明:上述4个影响因素与维修量的灰色关联度均大于0.5,说明上述4个自变量对维修量均具有较大影响;GM(1,1)模型70%的预测结果误差小于15%,GM(1,N)模型75%的预测结果误差大于30%,从而得出GM(1,1)预测模型比GM(1,N)预测模型的预测结果更加准确。因此,对通车5 a以下维修量的小样本数据预测,选用单变量预测模型更加合理、有效。     

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。     

桥梁施工监控技术中的灰色系统预测模型对比分析

介绍了用于桥梁施工监控技术中的两种灰色系统预测模型GM(1,1)和GM(2,1),对比分析了分别采用4个、6个样本数据的GM(1,1)模型和采用4个样本数据的GM(2,1)模型来预测实际工程中的立模标高值的结果,其结果表明:增加样本数据对提高精度作用小,而增加模型阶数对精度提高较大；采用4个样本数据的二阶GM(2,1)...     

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。     

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。     

基于粒子群改进灰色马尔可夫模型的公路路基沉降自适应预测

针对公路路基沉降具有随机性和复杂性的特征,提出了一种粒子群改进灰色GM(1,1)-马尔可夫模型的路基沉降自适应预测方法。利用马尔可夫模型修正传统灰色GM(1,1)预测模型的残差,并提出粒子群算法来计算最优的马尔科夫链残差模型的白化系数,开发了路基沉降的粒子群灰色马尔科夫链自适应预测模型框架。以某公路路基沉降实测值为例,对比分析了其他两种改进灰色模型方法,结果表明本文算法误差均值仅为1. 48%,比其他两种方法分别降低了64%和29%,且精度等级达到一级。随着公路路基沉降数据量的增加,本文提出的模型预测精度进一步增加,自适应能力强,具有良好的推广性。     

灰色理论在高速公路软土地基沉降预测中的应用

运用灰色理论对高速公路软土地基沉降进行预测,建立不等时距的预测模型GM(1,1),采用后验差法对模型的可靠性进行检验,弥补等时距GM(1,1)模型的不足。同时,结合沿江高速公路常州段实测数据,进行计算机模拟,得出了预测模型,并与实测结果进行对比和分析,结果理想可靠,证明了该法的实用性。     

基于改进GM(1,1)的国省干线公路沥青路面使用性能预测

路面使用性能随路龄的增大而减弱，路面性能衰退情况直接影响路面养护对策的选择和养护资金的投入。为了解决养护对策选择带来的资金浪费与养护后性能不佳等问题，文章以灰色系统理论为基础，通过反演法来计算衰退路龄，构建了一个改进的GM(1,1)公路沥青路面使用性能预测模型。选取宁夏国省干线公路中部分路段路面破损状况指数的数据进行分析，对数据筛选后建立GM(1,1)模型，根据选取的实测数据来反演需要预测路段的衰退路龄，代入改进的GM(1,1)模型对路面性能进行预测，验证其准确性，并与直接采用灰色预测法得到的结果进行比对。结果表明：改进GM(1,1)法与直接使用灰色预测模型相比，剔除了路面进行养护工程后路面性能指数上升的路段，不会出现预测失真的情况，预测精度较好，更符合宁夏干线公路路面使用性能的发展规律。     

灰色理论在软土路基沉降分析中的应用

根据灰色理论建立GM(1,1)模型,得到时间响应函数及预测模型,据此对路基沉降过程和最终沉降量进行预测,其预测精度满足工程需要.     

汽车排放寿命的灰色建模预测

针对汽车排放寿命往往需要试验实测才能取得的局限,文章尝试运用灰色预测理论分析汽车排放性能。介绍了灰色预测理论,并根据较少的试验数据,建立灰色GM(1,1)预测模型,用以预测汽车排放寿命。示例表明,预测模型的精度较高,分析方法可行。     

基于灰色预测模型的高速公路经济影响后评价

针对评价公路对经济影响过程中存在的数据收集难、样本小等问题,本文将GM(1,1)灰色预测模型引入经济预测,利用"小样本"模型的特性来预测公路影响区的经济状况,以此为依据研究公路对地方经济的影响。以马江～梧州高速公路为例,采用GM(1,1)灰色模型预测和验证了没有公路影响的区域GDP。通过比较高速公路建设修建前后的经济状况,证明高速公路对沿线地区GDP有积极影响。     

灰色动态模型参数辨识的一个新算法

参数估计或识别,是灰色系统建模的重要任务之一,但关于其参数识别方法的探讨尚未引起人们的重视。文章给出了灰色动态模型GM(1,1)和GM(1,n)参数识别的一个新算法,并以京石高速公路交通量的事后预报为例,与习用的参数估计方法进行了对比试验研究,其结果令人满意。     

基于灰色理论的混凝土碳化分析与预测

用灰色关联度对影响混凝土碳化的原因进行了研究,用建立的灰色预测模型GM(1,1)对混凝土的碳化深度进行了预测。通过与已知实测值的比较,证明该法是可行的。     

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。     

灰色系统理论在桥梁线形控制中的应用与研究

在桥梁施工控制过程中,灰色系统理论得到了广泛的实用,而使用最多的是GM(1,1)模型来预测标高,但是通过实践证明GM(1,1)模型所预测的数据精度并不是非常准确,因此对灰色系统理论进行进一步的研究是迫切的。笔者在沈阳四环跨越沈丹线立交桥实际工程的施工控制中应用了灰色系统理论方法,采用了3种不同的样本数据建立GM(1,1)模型。并建立4个样本数的GM(2,1)模型,并对以上模型所预测的标高结果与实际标高进行对比分析。实践证明灰色理论成功的应用在了跨越沈丹线立交桥的施工控制中,并验证了GM(2,1)模型在预测精度上高于GM(1,1)模型,而增加样本数据非但不能提高GM(1,1)模型所预测的精度反而随着样本数据的增多精度随之降低。     

交通事故预测的灰色GM（1，1）模型

在分析道路交通安全系统灰色属性的基础上,提出将道路交通事故作为道路交通安全系统行为特征量处理,运用灰色理论和方法进行道路交通事故预测,在此基础上,建立了道路交通事故的GM（1,1）灰色预测模型,并通过实例验证了预测模型的适用性。     

差分模型和灰色理论组合预测模型在桥梁施工控制中的应用

以内蒙古包头镫口黄河特大桥施工监控为背景,利用最优加权组合预测模型的基本原理,提出了差分模型和灰色系统理论中的新陈代谢GM(1,1)模型的组合预测模型,预测梁段的应力值。通过与实测值的对比,表明该模型具有较高的精度和较好的稳定性。     

基于灰色系统理论的短时交通流预测

通过分析短时交通流时序特性,将灰色系统理论应用于短时交通流预测,建立了滚动GM(1,1)预测模型。分析表明:该模型较好地预测了短时交通流的变化趋势。