基于灰色系统理论的大跨度连续刚构桥的线形控制

以长湘高速公路沩水大桥的施工控制为依托,探讨了灰色系统理论在大跨度宽翼缘连续刚构桥梁线形控制中的应用.正装分析计算得到各节段理论立模标高后,根据实测数据利用GM(1,1)模型对立模标高进行了调整和预测,得出了下一阶段的最优立模标高,并指导沩水大桥的施工,实现了沩水大桥的高精度合龙,确保了沩水大桥成桥线形符合设计要求.该方法可推广到所有采用节段悬臂施工桥梁的施工控制中.     

改进灰色GM(1,1)模型在连续箱梁桥线形监控中应用

鉴于传统的灰色GM(1,1)模型预测精度不高、求解过程局限性,提出了基于最小二乘法多项式拟合的改进模型。以某预应力混凝土变截面悬浇连续箱梁桥为工程实例,通过实测数据与理论预拱度值的比值作为原始数据列,来预测下个节段的施工预拱度调整比例,提供下个节段梁优化后的立模标高。利用传统的GM(1,1)模型及其优化后的模型进行误差比较,改进后模型拟合平均相对误差减小0.9%,预测7号块立模标高值减小6.7%。结果表明改进后的灰色模型预测精度更高,其可行性与可靠性更好。     

牛顿插值法的灰色GM(1,1)模型在桥梁荷载试验中应用

由于传统的灰色GM(1,1)模型预测精度不高,以牛顿插值法函数对初始序列背景值进行优化提出了改进模型。以武汉市某等截面连续钢箱梁桥现场荷载试验为工程依托,通过分级加载实测挠度与理论计算挠度差值为初始数据列,来预测下一级加载实测挠度。基于牛顿插值法灰色GM(1,1)改进模型与原始模型预测的数据平均相对误差减小了2.4%,预测第六级加载弹性挠度值减小2%。结果表明,基于牛顿插值法对初始序列背景值优化的改进模型在大型桥梁荷载试验中预测下一级实测挠度值的精度高、可靠性好。     

优化的分数阶GM(1,1)模型在桥梁线形控制中的应用

针对传统灰色预测模型用于大跨径刚构桥梁预拱度预测会出现过拟合现象和预测精度不高的问题,将分数阶算子GM(1,1)模型引入大跨径桥梁预拱度预测,并建立了一种基于牛顿二次插值的分数阶GM(1,1)新模型,实现了对传统GM(1,1)模型的阶数和背景值的双重优化.为了检验模型性能,将文中模型与传统GM(1,1)模型、分数阶GM(1,1)进行对比分析.通过实例验证,优化得到的分数阶GM(1,1)的预测平均相对误差为3.1％,相比传统的G M(1,1)减小了9％,预测精度进一步得到提高.新模型具有一定的实用性,且精度较高,对于同类型的桥梁施工控制有一定的参考价值.     

基于改进的GM（1，1）模型的公路里程预测

分析了传统GM(1,1)模型在公路网里程预测中存在的问题,利用残差改进了GM(1,1)模型,运用马尔可夫状态转移矩阵判断残差预测值在k≥n时的符号,提高了预测精度.对广西省公路网里程进行了预测分析,结果表明该法具有较高的实用性.     

基于改进新陈代谢GM(1,1)模型的短期风速预测算法

基于新陈代谢GM(1,1)模型,提出了改进的新陈代谢GM(1,1)模型,其主体思路即尽可能用最新的信息代替陈旧的信息,在预测的精确度与预测的收敛性之间达到最佳的平衡.文中算例对基于GM(1,1)模型、新陈代谢GM(1,1)模型及改进的新陈代谢GM(1,1)模型的风速预测结果进行了仿真分析,预测结果证明了所提出方法的有效性.     

残差修正DGM模型在公路客运量预测中的应用

针对GM(1,1)模型预测条件的局限性,提出一种新的公路客运量预测模型--残差修正DGM模型,并利用该模型和GM(1,1)模型对1999年全国公路客运量进行预测,结果表明所建模型较之GM(1,1)模型有更高的预测精度.     

GM（1，1）灰色模型与土工离心试验联合推算路堤沉降

以灰色系统理论为基础,将高路堤沉降过程看成一个灰色系统,建立适合高路堤沉降预测的GM(1,1)沉降预估模型及其残差模型,将某高速公路的已知观测数据代入GM(1,1)模型,推算该观测点的最终沉降。同时,在室内进行土工离心模型试验,将试验结果与灰色模型得到的预测结果进行对比分析,表明预测精度良好。     

基于灰理论的时滞经济预测模型及应用

针对经济预测中具有时滞性样本数据序列的预测建模问题,在对GM(1,1)模型拟合残差分析的基础上,结合AR模型及残差自回归模型建立了新的时滞GM(1,1)模型,并给出了该模型一种基于最小二乘的求解算法.最后通过对我国GDP指数进行预测,给出了经济预测中建模的一个应用实例,取得了较为满意的效果.     

灰色系统理论在道路货运量、货运周转量预测中的应用

基于灰色系统GM(1,1)模型和残差修正GM(1,1)模型,预测道路货运量及货运周转量,可充分开发并利用了少量数据中的显信息和隐信息,避免复杂的相关关系,克服原始数据的离散性,得到高精度的预测结果.以山东省道路货运量及货运周转量为例进行了中短期预测,并用后验差方法对预测结果进行了检验。     

基于灰色理论的铁路客货运量预测研究

运用灰色系统理论,以全国铁路1996-2005年客货运量数据为基础,建立了基于改进的灰色理论的影子响应GM(1,1)模型,Dynamic GM(1,1)模型,修饰型残差GM(1,1)预测模型.并采用后验差检验对三种模型的拟合精度进行了检验,从而给出了每一条铁路干线所适合的最佳预测模型,使得决策者能够灵活地根据具体问题选择相应的预测模型,避免了单一模型对不同铁路干线预测结果出现波动和失真的不足.同时用等维灰数递补法预测2007年的客货运量.进而对管理决策人员作出科学,合理的决策提供了理论依据.     

基于改进新陈代谢GM(1,1)的ZPW-2000A型轨道电路故障预测

ZPW-2000A型无绝缘移频轨道电路在我国铁路线路上应用广泛,随着铁路线路向高速化、重载化的方向发展,传统的电务"故障修"及"定时修"在保证线路安全、提高运营效率及经济性等方面劣态日显.引入PHM理论,通过改进GM(1,1)模型实现ZPW-2000A轨道电路的故障预测.首先,为选取更优的预测模型,分别对传统GM(1,1)进行两次改进,即新陈代谢GM(1,1)模型与改进新陈代谢GM(1,1)模型.其次,引入预测步长思想,进一步提高模型预测精度.基于兰州西站轨道电路测试数据的算法验证表明改进新陈代谢GM(1,1)间接多步预测模型的预测结果最优.最后,通过实例验证了该模型在轨道电路故障预测中的有效性.     

GM(1,1)模型在港区地基沉降预测中的应用

选取合理的观测点沉降数据作为原始数据序列,建立GM(1,1)灰色模型,求解微分方程得到时间响应序列,然后通过后验差法检验模型的精度。在工程实例中,预测结果与实测沉降数据吻合良好,表明了GM(1,1)模型在港区地基沉降预测中的可行性和适用性。     

公路货物运输量灰色马尔可夫预测模型

为了提高公路货物运输量的预测精度,结合灰色系统和马尔可夫链的特点,建立公路货物运输量灰色马尔可夫预测模型.在实例应用中,建立运输量GM(1,1)灰色预测模型,在获得预测值和残差检验的基础上,将原始数据序列划分为4个状态,计算状态转移概率,利用灰区间中位数建立货运量灰色马尔可夫预测模型,对货运量和货运周转量进行预测.将其预测结果与GM(1,1)灰色模型的预测结果比对,结果表明,灰色马尔可夫预测模型可以用于公路货物运输量预测,且其预测精度高于GM(1,1)灰色模型.     

区域物流量预测的灰色GM(1,1)模型应用

介绍了灰色预测模型以及灰色预测模型在物流量预测中的应用.建立了基于灰色预测理论的GM(1,1)模型,叙述了运用GM(1,1)模型进行预测的详细步骤,并以某省物流量预测为例进行了实际应用.最后用级比检验和残差检验的方法对预测进行了检验,证明了预测的可信性.     

基于裸拱变形为控制目标的仿真计算分析

大跨径拱桥主要采取无支架缆索吊装斜拉扣挂法,其中扣索索力与节段预抬量的计算是无支架缆索吊装施工控制关键,因为不同预抬量设置规律会得到不同的松索成拱线形,这直接影响到拱桥营运状态。以昭化嘉陵江特大桥作为仿真计算的工程实例,对比分析了三种传统正值预抬量设置—"0"预抬量、正预抬量和递增预抬量—分别作为控制目标时与裸拱变形的差异,证实了这几种设置方法不可避免地造成了主拱成拱线形呈"马鞍形",从而导致拱轴线与设计拱轴线出现偏差,影响到桥梁在营运时的受力状态。为此,需要在此基础上修正各节段的预抬量设置规律,尽量避免主拱出现"马鞍形",使其松索成拱后的线形与一次落架线形更接近,以达到设计期望值。计算结果证明,该修正方法是可行的。     

危岩变形的灰色预测方法及应用

危岩是山区常见的地质病害之一,危岩变形监测预测是危岩防灾减灾的重要基础。将灰色预测理论应用于危岩变形监测,建立了危岩变形灰色预测模型及残差修正灰色预测模型。以重庆南川甑子危岩为例,以实测危岩累计位移值为原始数据,建立了GM(1,1)灰色预测模型及残差修正预测模型。经精度检验,小误差频率P=1,后验差比值C=0.160243,模型精度等级达到较高水平,比常规危岩预测方法更具有可靠度。     

危岩变形的灰色预测方法及应用

危岩是山区常见的地质病害之一,危岩变形监测预测是危岩防灾减灾的重要基础。将灰色预测理论应用于危岩变形监测,建立了危岩变形灰色预测模型及残差修正灰色预测模型。以重庆南川甑子危岩为例,以实测危岩累计位移值为原始数据,建立了GM(1,1)灰色预测模型及残差修正预测模型。经精度检验,小误差频率P=1,后验差比值C=0.160243,模型精度等级达到较高水平,比常规危岩预测方法更具有可靠度。     

融合改进GM(1,1)与神经网络的地铁基坑变形预测应用研究

城市地铁工程不断增长,基坑的开挖也越来越多,如何控制基坑对周边建筑物的影响已成为地铁施工关注的热点和难点。采用融合改进的GM(1,1)模型和神经网络,对基坑变形监测时间序列进行预测处理,同时将预测结果与改进的GM(1,1)、神经网络预测模型进行了定量的比较和分析。结果表明,提出的融合预测模型预测精度更高,为基坑变形监测预测提供了技术支持和参考。     

改进的灰色模型在船闸通过量预测中的应用

对灰色GM(1,1)模型进行了改进,通过函数变换改变序列的光滑度,以积分逼近值代替均值作为相邻时间间隔增长量,以提高发展系数精度,从而得到了比原GM(1,1)模型模拟精度高和适用法范围更广的新模型.并以苏北运河船闸历年累计货物通过量为实例,运用原始模型与改进模型对船闸通过量进行预测,预测值与真实值相比较后,证实了文中改进的灰色模型精度较高,适用范围更广.