基于改进GM(1,1)模型的车辆视频跟踪

提出了运用GM(1,1)模型进行车辆视频跟踪的方案.针对传统的GM(1,1)模型短期跟踪效果好而长期跟踪误差较大的问题,将每次预测值与真实值的偏差作为影响因子,对GM(1,1)算法进行了改进,改进后的预测值更加接近真实值,并能保证长期跟踪的效果.最后通过车辆跟踪试验验证了改进算法的有效性,减小了预测值与真实值的误差.     

双优化GM(1,1)新模型在路基沉降预测中的应用

路基沉降预测一直是道路工程领域的研究重点和难点。常用的GM(1,1)模型所预测的路基沉降值精度相对较低,特别当数据序列急剧变化时,GM(1,1)模型的误差值可能会更大甚至失效。针对传统GM(1,1)模型存在的问题,通过改变初始值,增加扰动因素β优化初始条件。同时利用非齐次指数函数拟合模型中变量的一次累加生成序列优化背景值,提出了初始条件和背景值双优化的新GM(1,1)模型。通过MATLAB软件编程实例计算表明,双优化之后的新GM(1,1)模型较原模型相比,其预测精度有了较大幅度的提高。     

一种改进的灰色模型在交通量预测中的应用

GM(1,1)模型是灰色系统理论中的核心,已经得到广泛应用。一种改进GM(1,1)模型无论用于拟合或预测,其结果都明显优于常规GM(1,1)模型。结合遗传算法和最小二乘法获得该模型的待定参数,对改进的GM(1,1)模型给出了一种新的求解方法。将此改进GM(1,1)模型用于交叉口交通量的预测,预测结果较好。将等维递推和自适应的思想引入改进GM(1,1)模型,可进一步提高该模型的预测精度和实用性。     

改进的GM（1，1）模型在变形预测中的应用

研究GM（1,1）模型的理论发现,模型的背景值序列、边值条件和残差的改进能提高模型的模拟预测精度。利用MATLAB软件编制不同背景值和边界条件下的模型优选程序,通过工程实例表明,改进的GM（1,1）模型模拟预测精度较高,适合其在变形预测中应用。     

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。     

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)...     

改进后的灰色模型对围岩变形的预测分析

通过将灰色理论引入围岩变形预测,得出GM模型和改进后的GM模型都能够很好地预测围岩的变化规律。GM模型的预测精度取决于断面的复杂程度,基于背景值改进后的模型对初始模型的改进程度由初始模型的预测精度决定,对于复杂的断面,基于背景值改进后的模型预测精度更好,更加适合。     

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。     

基于灰色模型方法的路面使用性能预测

文中引入灰色系统理论对路面使用性能预测进行了拓展。使用常规GM(1,1)模型进行预测时,随着时间序列的增长,预测的精度将不断降低,只有时间序列较近的几个数据的精度较高。针对常规GM(1,1)模型存在的不足,文章改进了常规模型,并利用改进后的模型对某高速公路路面使用性能进行了预测。根据预测结果与路面实际检测数据的对比,分析模型预测结果的合理性和该指标的发展,证明改进后的模型精度较高,预测误差较小,可作为制定养护计划的依据。     

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。     

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。     

基于线性规划的灰色模型在桥梁监控中的应用

预应力混凝土连续刚构桥通常采用悬臂分段浇筑施工,施工监控是保证施工质量的重要手段.以灰色系统理论为基础,针对以往施工控制中传统的GM(1,1)模型参数估计方法与精度检验准则不适配的问题,将平均相对误差最小准则下的参数估计问题转化为线性规划问题,通过Python语言实现,从而得到一种新的理论模型来进行挠度预测,并以陕西境内某1号大桥为工程背景,对混凝土浇筑、预应力张拉两个工况作用后的梁端挠度值进行预测.与传统模型相比,改进后的模型平均相对误差最多可减小28.41％,并能够排除奇异数据的干扰.研究结果表明,基于线性规划法的GM(1,1)模型较传统模型具有更高的预测精度和更好的稳健性,能够在桥梁施工控制中发挥更好的预测作用.     

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。     

高速铁路桥梁桩基极限承载力预测研究

利用高速铁路桥梁单桩竖向静载试验数据,应用灰色理论建立GM(1,1)模型,在此基础上编制预测程序FPS预测桩基极限承载力。对比分析实测值和预测值,二者吻合较好,验证了GM(1,1)模型进行桩基极限承载力预测有较好的精度和实用性。GM(1,1)模型可作为预测高速铁路桥梁桩基极限承载力的可行方法。     

基坑变形预测及优化研究

在现代化的施工中,施工监测已不能只局限于获得工程变形的历史值,更多时候,相关各方更关心其未来究竟会是一种怎样的变形趋势,也就是对工程变形的预测提出了新的要求。现以延崇高速公路妫水河隧道的基坑沉降监测数据为基础,引入三次指数平滑法和GM(1,1)模型,分别预测了未来短时间内基坑的沉降变形趋势,后续与实际变形的对比显示:两种方法均可以有效预测基坑变形,本例中三次指数平滑法的预测精度要高于GM(1,1)模型的预测精度;针对本例中GM(1,1)模型预测结果误差偏大的问题,分析了其误差影响因素并进行了残差模型修正,提升了GM(1,1)模型短期的预测精度;对基坑变形预测问题进行了讨论与总结。     

GM(1,3)模型在交通系统公路客运量预测中的应用

交通系统公路客运量预测不仅具有模糊性和动态性等特点,而且受多个因素影响。许多交通研究人员只根据客运量一个因素,用GM(1,1)模型预测。文章运用GM(1,N)系统综合预测模型,考虑系统中多个相关因素,并结合GM(1,1)模型,以原始离散的公路客运量、人口和国内生产总值GDP三组数据数列为基础,建立GM(1,3)模型来预测公路客运量。在详细论述了系统综合预测模型GM(1,3)的建立过程后,用后验差检验法对预测结果进行了检验,预测精度较好,表明此模型对公路客运量预测有一定应用价值。     

新陈代谢模型在特大桥施工监控中的应用研究

运用灰色模型中的新陈代谢GM(1,1)模型对连续梁桥施工挠度进行预测,以广东汕头莲阳河特大桥施工为例,采用该模型预测施工中悬臂梁段的高程变化。结果表明,与传统GM(1,1)模型相比,新陈代谢GM(1,1)模型预测结果的平均相对误差更小,预测精度更高,可用于桥梁施工挠度预测。     

基于改进的GM(1,1)模型的沥青路面使用性能预测方法研究

建立了基于路面状况指标(PCI)、路面结构强度指标(SSI)、行驶质量指数(RQI)和横向力系数(SFC)4项指标历史数据的传统GM(1,1)模型,分析了传统GM(1,1)模型缺陷,引入马尔可夫状态转移矩阵来判断残差预测值在k≥n时的符号,建立了改进的残差灰色预测模型,提高了预测精度,对高速公路使用性能的各单项指标进行了预测,并根据预测结果提出了相应的养护措施。     

GM(1,1)灰色模型优化方法研究

基于传统GM(1,1)灰色模型适用范围有限和预测精度较低的问题,提出了实测数据恒正凹化处理和相邻均值法(序列相邻数值取平均值)结合建模的新方法。该方法能够将原始数据序列转化为指定形式,利用数据相邻均值与时区长度。应用结果表明:优化后的GM(1,1)模型对数据兼容能力更强,对于发展速度"先快后慢"且波动性较小的稳定序列,该模型能够提高数值拟合精度,延长预估范围,可用于中长期预测,并且优化模型数值还原无需迭代累减,计算过程更加简便,为灰色模型的改进提供一定的参考价值。     

灰色-马尔科夫理论在隧道围岩变形预测中的应用

简要介绍灰色模型与马尔科夫链的基本原理与操作步骤,分析GM-MC模型与隧道围岩位移的关系,以此建立隧道围岩拱顶位移的GM(1,1)与GM-MC预测模型。基于工程实例为研究背景,对不同模型下隧道围岩位移的预测预报数据进行对比分析,结果表明,GM-MC预测模型在对围岩位移的预测中优于GM(1,1)模型,并与实测值有较高的吻合度,能满足工程实际需求。