Verhulst优化模型在基础沉降预测中的应用

由于传统的灰色Verhulst模型在基础的沉降预测中精度较低,提出优化的灰色离散Verhulst模型和背景值初值优化的灰色Verhulst模型。优化的灰色离散Verhulst模型是采用离散化思维对原数据序列进行倒数变换创建,完成了从连续的形式向离散的形式变化,减少了传统Verhulst模型建模过程中从微分方程到差分方程带来的误差。背景值初值优化的灰色Verhulst模型是采用变换倒数和优化的约束模型来求解背景值参数与初值参数而建立的。经过工程实例中优化模型与传统的Verhulst模型的对比,由预测结果可以得出2种优化模型具备更高的预测精度的结论,因此在沉降分析中可从这2种优化的模型中选取合适的模型对类似工程沉降进行预测。