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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

某大桥高性能混凝土徐变试验研究及预测

进行了某大桥用高性能混凝土的徐变试验,分析了徐变、徐变度及徐变系数随龄期的变化关系,并采用指数衰减统计模型、非等间距GM(1,1)模型和DGM(2,1)模型对后期徐变变形进行了预测,预测结果可作为徐变控制的参考依据。     

高速公路路堤沉降简化灰色动态预测模型解析

针对GM(1,1)灰色动态预测模型实用性较差的问题,首先在GM(1,1)灰色动态预测模型常规计算方法的基础上,采用最小二乘法和离差商替代微商的简化解析方法,得到简化GM(1,1)灰色动态预测模型,然后依据相对误差、关联度、均方差比值和小误差概率限定值将简化GM(1,1)灰色动态预测模型精度划分为4个等级,最后以某高速公路试验段为依托工程,实际验证路堤沉降简化GM(1,1)灰色动态预测模型的适用性和可靠性。     

灰色-马尔科夫模型在边坡位移变形预测中的应用

以湖南省怀新(怀化—新晃)高速公路K1469+545—745边坡为研究对象,分别采用灰色GM(1,1)和灰色-马尔科夫模型对边坡位移实测数据进行建模分析,计算边坡位移变形预测值,并分析两种模型的预测精度,进而确定两种模型的预测适用时间。结果显示,灰色GM(1,1)模型适用于4个月内边坡位移预测;灰色-马尔科夫模型可用于9个月内边坡位移预测,且预测时间内边坡稳定。     

基于灰色理论的悬浇连续梁施工挠度分析与预测

悬臂施工连续梁桥,由于挠度理论计算值与实测值不一致,有必要根据已有梁段的实测挠度值来预测下一施工梁段的预拱度值。该文基于施工现场梁段挠度实测数据比较少的客观情形,引入针对小样本信息分析与预测的灰色系统模型,对安徽省芜湖市通江大道北延线工程裕溪河大桥的实测挠度进行了分析与预测。结果表明:灰色系统GM(1,1)及GM(2,1)模型均可用于预测悬臂施工连续梁桥预拱度,当基于GM(1,1)模型对下一节段的预拱度预测时,采用前4段作为原始数据序列,较采用前3段、全部前节段作为原始数据序列的相对误差小。     

灰色系统理论在填石路堤沉降预测中的应用

基于填石路堤沉降现场试验,采用负指数曲线拟合路基沉降与时间关系,其与沉降变化趋势吻合较好,说明应用灰色系统理论预测填石路堤沉降是可行的。结合填石路堤沉降特点,首先建立相同沉降观测时段的灰色系统GM(1,1)模型,再运用最小二乘法优化GM(1,1)模型参数,并分别进行实例预测。结果表明,与GM(1,1)模型预测相比,参数优化模型预测精度会有显著提高,且能满足工程要求。     

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。     

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。     

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。     

基于灰色系统的矮塔斜拉桥悬臂施工挠度预测分析

矮塔斜拉桥的主要施工方式是悬臂施工,各节段的变形均会对桥梁成桥线形产生影响,而桥梁的竖向挠度更是决定了桥梁结构的线形,因此需要对桥梁的挠度进行预测。文中以完成施工节段的挠度数据实测值为原始数据,建立GM(1,1)与GM(2,1)2种灰色预测模型,对桥梁竖向挠度进行预测,并且进行残差校核。结果表明,2种方法都可以准确地预测下个阶段的挠度,并且残差与级比偏差值均小于0.1;其中GM(2,1)模型对靠后施工节段的挠度预测有较好的结果。     

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。     

灰色模型在路基沉降预测中的研究及应用

以湖南益马高速公路典型路基断面实测数据为研究对象,采用GM(1,1)和Verhulst两种灰色系统模型对沉降数据进行建模分析,得到不同维度下拟合公式的预测值及c值,并据此分析了预测精度以确定最佳维度;在最佳维度下计算了两种模型所得预测数据的拟合误差,进而确定了两种模型的适用预测时间。结果显示:在最佳维度7下,灰色模型GM(1,1)可用于路基沉降4个月内的预测;Verhulst模型可用于路基沉降14个月内的预测,其预测结果可为后续施工组织提供参考。     

灰色GM(1,1)模型在单桩极限承载力预测中的应用

GM（1,1）灰色预测具有需求的样本数据少、建模过程简单、预测结果精度高的优点。从灰色GM（1,1）模型出发,通过典型实例,建立灰色微分模型和响应函数,对单桩P—S曲线拟合和极限承载力进行预测,以充分论证该理论在工程建设中的实际应用价值。     

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。