非等时距灰色模型在软土路基沉降预测中的应用

针对软土地区公路工程特点,采用实时有效的路基沉降观测手段和合理的沉降预测方法对于保证公路建设质量具有积极作用。笔者以Lagrange插值法为基础,利用灰色理论建立软土路基沉降预测的非等时距GM(1,1)模型,通过现场实例分析,验证了该方法的可行性。     

非等时序灰色模型的隧道变形预测研究

为提高灰色系统模型对非等时距隧道变形预测的预测精度,运用非等时距GM（1,1）模型对隧道围岩变形进行预测,利用Matlab7．1平台编写了隧道围压变形预测程序,结合张涿高速隧道围岩收敛变形实测数据,进行了变形预测及误差分析,结果表明预测值与实测值比较吻合,非等时距GM（1,1）模型可以应用于施工进度指导及安全系数评判。     

沥青路面使用性能的非等时距灰色预测模型

目前常依据灰色理论在检测数据缺乏的条件下建立沥青路面使用性能指标的预测模型,但传统的等时距灰色模型仅适用于等时间间隔且累加生成具有明显指数规律的原始动态序列,而非等时距灰色模型能减少原始数据在检测时间上的限制,可以系统地利用原始数据。对等时距灰色模型进行了改进,建立了非等时距灰色模型。工程实例计算表明,非等时距灰色模型在沥青路面性能指标的预测方面较传统的等时距灰色模型具有更高的精度,更能符合工程实际的需要。     

基于灰色Verhulst模型对边坡变形预测研究

为了达到研究边坡变形发展趋势的目的,通过应用灰色Verhulst非线性微分动态预测模型,对实际工程中岩质边坡的变形发展进行了预测.研究结果表明:灰色Verhulst反函数预报模型建模思路正确,预报判据理论充分,并且预报精度较高.该方法可用于边坡变形任意阶段数据的预报,且可为类似岩土工程边坡变形预测参考.     

非等时距GM直接模型在软基沉降预测中的应用

在对原始数列等时距处理的基础上,通过用一次累减数列与原始数列构建微分模型,得到了非等时距GM（1,1）直接模型。通过实例说明该模型适合处理呈上升或下降饱和变化趋势、对数据无非负性要求的任意数列,其预测值不需还原计算,具有适用范围广、预测精度高和简单实用的特性。     

基于灰色模型的铁路桥梁裂缝劣化预测研究及应用

铁路桥梁混凝土裂缝是较为常见的病害,该病害严重影响了铁路桥梁的使用寿命。针对铁路桥梁混凝土裂纹宽度发展,基于灰色系统理论,提出裂缝宽度非时距G M (1,1)预测模型。利用该预测模型,对桥梁裂缝劣化情况进行预测,辅助管理者制定经济合理的“壁可”法修补计划,进而保障桥梁状态良好、铁路行车安全。为说明预测模型的有效性,以神朔铁路悖牛川特大桥1996~2012年的桥梁裂缝测量数据进行验证,结果表明该预测模型可较为准确地预测桥梁裂缝宽度的变化,对桥梁养护维修管理有着重要意义。同时,分析了"壁可"法在悖牛川特大桥的应用,其对混凝土裂纹的修补效果显著。      

非等时距皮尔曲线在高路堤沉降预估中的应用

皮尔曲线所描述的生物生长过程的规律与高路堤沉降规律有相似性,基于此,文中将皮尔预估曲线引入到高路堤的沉降预测分析中,建立了能考虑沉降观测时间的非等时间间隔的非等时距皮尔预估模型,并引入新的模型求解方法克服了3段计算法的缺陷。最后将其应用于某高速公路高路堤沉降预测中,经与实际沉降观测数据对比,预测精度较好。     

非等间隔灰色GM（1，1）模型的比较研究

对非等间隔观测数据预测的两种典型灰色处理模型进行了改进。结合算例，将其与多项式模型作了比较研究，得到了有益结果：难于判定两种典型灰色处理模型的优劣；两种典型灰色处理模型的精度低于多项式模型的精度。     

路基沉降预测非等时序改进灰色模型应用研究

讨论灰色系统理论在路基沉降预测中的应用,并对等间隔的灰色模型GM（1,1）进行改进,建立了任意时间间隔的非等时序改进灰色模型。通过实例比较,结果表明非等时序改进灰色模型的预测沉降量与实测沉降更接近,精度更高。     

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。     

基于灰色BP神经网络组合模型的基坑变形预测研究

为了使得基坑变形预测在“少样本”“贫信息”的情况下依然能够得出精度较高的结果,在传统的灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型的基础上,进行了灰色BP神经网络组合模型的研究。通过总结2传统模型的原理和算法,归纳各自的优缺点,分析2模型在本质原理上的关系,提出了构建组合模型的方法。利用广州市轨道交通三号线燕塘站的监测数据,对灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型和灰色BP神经网络组合模型分别进行了检验,肯定了组合模型的优越性。     

地铁荷载下隧道土体沉降的灰色预测与分析

随着我国地铁建设的迅猛发展,地铁运营荷载造成软土地基的长期沉降问题引起了足够的重视。针对监测和观测时间的非等时性,文中采用牛顿二次插值多项式插值的方法建立了非等时距灰色理论模型GM(1,1)和GM(2,1),对上海地铁四号线一区段的沉降进行预测,并与实际监测沉降量进行了比较,结果表明,GM(2,1)较GM(1,1)有更高的精度。通过监测数据分析,发现其沉降速率上半年明显小于下半年,并给出了较为合理的解释。     

采用灰色-马尔可夫耦合模型预测古树屋边坡变形

基于预测拟合值和实际监测值的相对误差划分不同的预测状态,利用马尔可夫链对灰色GM(1,1)预测值进行修正,计算得到边坡变形的范围和相应的预测值。以古树屋开挖边坡为研究对象,利用耦合模型对其变形进行预测,得到边坡的变形预测值为57.006 0 mm,预测的变形范围大小在56.845 8～61.755 4 mm之间。实例分析结果表明:与线性回归模型以及单纯灰色模型预测结果比较,采用灰色-马尔可夫耦合模型对开挖边坡变形进行预测的结果精度较好,且能较准确地预测边坡变形大小的范围。     

基于叠加统计变量的城市快速路车头时距分布模型

对城市快速路车头时距分布的特征进行了详细分析,将分布曲线划分成反映不同交通情况的区域,以此为基础对交通流基本特性和理想状态下的车头时距提出假设。使用q-指数形式函数对分布曲线进行非线性回归拟合,并应用叠加统计变量的概念建立了车头时距的分布模型,并能够很好地从交通流基本特性出发解释分布陷线的形状特征。     

基于叠加统计变量的城市快速路车头时距分布模型

对城市快速路车头时距分布的特征进行了详细分析,将分布曲线划分成反映不同交通情况的区域,以此为基础对交通流基本特性和理想状态下的车头时距提出假设。使用q—指数形式函数对分布曲线进行非线性回归拟合,并应用叠加统计变量的概念建立了车头时距的分布模型,并能够很好地从交通流基本特性出发解释分布曲线的形状特征。     

优化的非等时距灰色模型在湖南高速公路路基沉降预测中的应用

通过对非等时距原始数据等时距处理和累减构建基于灰色理论的微分模型的方法,成功建立了高速公路高填方路堤沉降的非等时距灰色预测模型.并在此基础上,引入加权因子,优化重构了背景值函数.优化的非等时距灰色模型在沉降监测的实践应用中,预测结果经检验显示,优化的模型效果更佳.     

岩土体变形位移等维动态实时预报模型研究

岩土体变形位移是受多种因素影响而发展演化的多维非线性动力系统,其过程既有确定性发展的趋势项,又有受不确定因素影响的随机项.根据灰色预报方法有较好的预报系统变化的总体趋势和神经网络具有逼近任意函数的能力,建立等维动态灰色—时序神经网络实时预报模型对趋势项和随机项进行预报.以基于实测资料的某铁路地基沉降预报为例,证实此模型...     

基于灰色模型的软基路堤水平位移预测分析

文中应用不等时距灰色模型GM(1,1)对湖南岳阳市铁桃(铁山嘴-桃林)公路软基路堤水平位移观测数据进行了建模、分析和预测.模型在Matlab环境下通过了拟合检验和预测精度检验,得出不等时距灰色模型应用于软基路堤水平位移的短期预测是有效可行的.     

应用灰色神经网络组合模型预测深基坑变形

将GM(1,1)模型与神经网络算法相结合建立灰色神经网络组合模型应用于深基坑工程变形预测。以润扬长江公路大桥深基坑工程的监测数据为例进行预测分析,结果表明:组合模型比GM(1,1)模型有更大的适应性,对于复杂非线性变化的数据预测精度高,可较好地预测深基坑变形。     

基于灰色系统的桥梁长期变形预测研究

针对大跨径预应力混凝土箱梁桥长期变形影响因素众多,影响机理不明确,计算理论不完善的现状,基于灰色预测理论,以虎门大桥辅航道桥的实测挠度数据为基础,建立桥梁长期变形预测系统,计算结果表明:只要对原始数据作合理的处理,预测系统计算得出的数据精度完全能够满足工程需求,这为桥梁长期变形控制提供了一种依据.