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路面使用性能是市政道路的全生命周期管理养护的重点,为了对路面使用性能进行精准预测,针对现有路面使用性能衰减影响因素众多、实测数据随机性和波动性较大等特点,基于灰色系统理论,运用新陈代谢的思想,建立了新维灰色理论模型,随后用马尔可夫链理论优化新维灰色理论模型的预测值,最终得到了灰色马尔可夫预测模型。结合西安市某市政道路路段2012年~2018年常用路面使用性能检测指标的实测数据,以路面行驶质量指数RQI为例,对传统灰色理论模型、新维灰色理论模型和灰色马尔可夫预测模型的预测效果进行对比分析,结果表明:与RQI实测值相比,灰色马尔可夫模型预测值的平均相对误差最小,仅为0.41%,预测精度最高。 相似文献
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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。 相似文献
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基于灰色理论的道路交通事故预测模型综述 总被引:1,自引:0,他引:1
交通事故预测模型是进行交通安全控制的关键问题之一。重点介绍了目前几种主要的基于灰色系统理论的道路交通事故预测模型:基本灰色预测GM(1,1)模型、残差灰色预测模型、灰色Verhulst预测模型、灰色马尔可夫预测模型、灰色神经网络预测模型,并指出各模型的适用条件和优缺点,为相关研究提供参考。 相似文献
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针对公路路基沉降具有随机性和复杂性的特征,提出了一种粒子群改进灰色GM(1,1)-马尔可夫模型的路基沉降自适应预测方法。利用马尔可夫模型修正传统灰色GM(1,1)预测模型的残差,并提出粒子群算法来计算最优的马尔科夫链残差模型的白化系数,开发了路基沉降的粒子群灰色马尔科夫链自适应预测模型框架。以某公路路基沉降实测值为例,对比分析了其他两种改进灰色模型方法,结果表明本文算法误差均值仅为1. 48%,比其他两种方法分别降低了64%和29%,且精度等级达到一级。随着公路路基沉降数据量的增加,本文提出的模型预测精度进一步增加,自适应能力强,具有良好的推广性。 相似文献
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由于传统灰色模型在预测波动性较大的数据时精度不高,提出一种改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用非等间距加权矩阵与无偏优化对灰色模型进行改进,通过原始序列的动态更新实现模型的参数更新,在此基础上与泊松曲线模型建立一种组合预测模型,并利用马尔科夫链进行残差修正,得到改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用汉巴南铁路路基沉降变形监测数据进行实例分析,将预测结果与泊松、灰色模型、非等间距无偏灰色模型以及组合模型预测结果进行对比分析,结果表明:模型对铁路软土路基沉降变形可取得较好预测效果,提高了预测精度与稳定性。 相似文献
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由于桥梁在运营过程中,桥梁各项指标会呈逐年下降趋势,需要通过某种方法研究桥梁技术状况及变化规律,并确定合理时机对桥梁进行预防性养护,使桥梁在寿命期内能安全和合理使用。基于清远某座桥梁2008年-2017年桥梁技术状况的历史数据,将灰色预测模型和马尔可夫链结合,构建了桥梁技术状况预测模型,并给出桥梁技术状况预测公式。分析结果表明,灰色马尔可夫链对于桥梁的技术状况评分拟合度较马尔可夫预测模型和灰色预测模型精度要高,预测效果更好。通过文章所建立的预测模型,分析得出以桥梁技术状况评分85分作为桥梁预防性养护时机是合理、经济的,该研究结果可为今后的桥梁管养决策提供依据。 相似文献
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分析灰色GM(1,1)预测模型存在的理论缺陷,指出灰色GM(1,1)预测模型虽可用于小样本基础数据预测,但对基础沉降一类随机性强、波动性较大的数据拟合质量较差,预测精度降低。因而,提出利用马尔可夫链修正神经网络模型,其计算过程为:首先建立神经网络动态拟合模型作为基础沉降变化的基准线,在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵,最后通过系统状态划分样本值与模型拟合值之间的残差及中误差等指标分析计算,最终完成基础沉降的准确计算,该模型应用于基础沉降工程实例运算,取得较好效果。 相似文献
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为了克服灰色预测方法的不足,在灰色模型预测方法的基础上,提出灰色马尔可夫链桥梁荷载随机过程交通量预测模型,该模型的灰色预测曲线能反映交通量历史发展趋势,马尔可夫预测可反映随机波动性对交通量预测的影响,从兼顾了趋势值和波动性两方面因素对预测结果的作用,能克服单一预测模型在交通量预测中的局限性,并可结合交通量实际情况,能实现准确、综合预测交通量的目的。在现有交通量统计资料的基础上,对该模型进行了精度检验,并预测出了2007年的交通量。实例计算分析表明,模型精度良好,预测结果与实际状态基本相符,利用灰色马尔可夫理论进行交通量预测是一种行之有效的方法。 相似文献
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由于传统灰色模型在预测波动性较大的数据时精度不高,提出一种改进的动态GM-Markov预测模型。利用非等间距加权矩阵与无偏优化对灰色模型进行改进,通过原始序列的动态更新实现模型的参数更新,在此基础上利用马尔科夫模型进行残差修正,得到改进动态GM-Markov预测模型。利用某高铁路基冻胀变形监测数据进行实例分析,将改进的动态GM-Markov模型预测结果与灰色以及非等间距无偏灰色模型、最优组合模型预测结果进行对比分析,结果表明:改进的动态GM-Markov模型对于波动性较大的冻胀变形可以取得较好预测效果,提高了预测精度与稳定性。 相似文献
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通过建立灰色GM(1,1)预测模型,对边坡位移进行预测。根据预测结果并利用残差在一定区间内呈单调变化的特性,再基于残差单调性重新选取样本序列,再次建立1组新的灰色模型,从而可极大地提高边坡位移预测精度。该模型被称为基于残差单调性的GM(1,1)修正模型。 相似文献
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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。 相似文献
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公路货运量灰色模型—马尔可夫链预测方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
将灰色系统理论与马尔可夫链相结合,首次提出了灰色模型—马尔可夫链预测公路货运量的方法;并结合"十五"期间中国公路货运量和公路货运市场的发展趋势的预测分析详细阐述了该方法的具体应用。首先建立GM(1,1)灰色动态拟合模型,并以此作为公路货运量发展变化的动态基准线模型;在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵,通过系统状态的划分、样本值与模型拟合值之间的残差及其标准化离差等指标的分析计算,最终以概率形式分析和预测公路货运量的发展变化区间。理论分析和实践都表明,该法不但预测结果更可靠,而且能够对公路货运市场的发展趋势进行宏观的把握,有利于决策者的决策行为。 相似文献
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针对当前沥青路面养护质量评价,提出了一种改进灰色关联分析方法。首先建立了沥青路面养护质量评价指标体系,采用相邻指标比较法对灰色关联分析法加以改进,并用改进灰色关联分析方法对路段的养护质量进行评价,最后结合工程实例说明了该方法的有效性。 相似文献