GM(1,1)-Logistic路基沉降组合预测模型研究与应用

路基沉降预测是指导正确施工及运营期路基养护的一个重要因素.GM(1,1)模型及Logistic模型被广泛应用于路基最终沉降量的预测.基于组合预测的基本理论,结合GM(1,1)模型及Logistic模型的特点,提出了GM(1,1)-Logistic组合路基沉降预测模型,采用线性组合预测方法,以过去一段时间内组合预测误差平方和最小为原则来求2个预测模型的加权系数.结合工程实际监测数据的计算结果和分析表明,GM(1,1)-Logistic组合预测模型在预测精度上比单个模型具有更好的适用性.     

GM(1,1)模型与指数模型在基桩沉降预测中的应用

以某大型基桩的沉降预测为例,利用灰色系统理论的GM(1,1)与Aeax曲线模型进行基桩在外荷载作用下沉降量的预测。结果表明:两种模型对于呈指数变化规律的系统能获得较好的预测结果;两种模型对基桩累计沉降的预测符合工程实际,对各级荷载作用下的本级沉降预测不够合理。对两种模型关系的研究表明,两者有内在联系,都属指数曲线预测模型,且指数曲线Aeax预测模型比GM(1,1)模型应用起来更简单,方便。     

基于灰色系统理论的铁路客运专线路基沉降预测

基于灰色预测模型GM（1,1）模型、离散灰色预测DGM（1,1）模型和非线形离散灰色预测NLFDGM（1,1）模型,采用FORTRAN语言,编制了路基沉降预测程序GREYMODEL。将该程序应用于铁路客运专线路基典型断面沉降预测,并与实测结果进行对比。结果表明：DGM（1,1）模型作为GM（1,1）模型的离散形式,两种模型的预测结果比较接近,短期预测精度高,中长期预测精度低;结合等维信息建模,非线形离散灰色预测NLFDGM（1,1）模型具有极高的精度和稳定性,在路基沉降预测中推荐使用;并提出了若干关于提高灰色模型预测稳定性和精度的建议。     

灰色理论在水平冻结施工隧道盾构到达洞门时地表沉降预测中的应用

盾构隧道施工中,提前预知盾构影响范围内的地表沉降对指导信息化安全施工具有重要意义.根据实测沉降数据,应用灰色系统原理和方法,通过改进常规 GM(1,1)模型建立灰色新陈代谢 GM(1,1)盾构始发水平冻结洞门的地表沉降预测模型.分析结果表明:相比常规 GM(1,1)模型,新陈代谢GM(1,1)模型能够明显提高预测精度,相对误差最大只有9.65%;对于盾构前进和冻胀—融沉造成地表变形,新陈代谢模型均能准确预测;在盾构由一个阶段向另一个阶段过渡或者施工环境发生突变时,结合新陈代谢模型预测结果和具体的施工环境,不断修正预测模型,预测结果更科学有效,预测值也更接近实际地表变形.     

基于改进的GM(1,1)的长期交通量预测模型

针对传统的GM(1,1)模型在预测高速公路交通量中存在的误差过大的问题,通过对原始数据进行滑动平均处理,减少数据在统计过程中的随机误差和人为误差。利用等维灰数递补预测模型进行交通量预测,在数据列中补充新的数据,去掉老的数据,使模型得到改进。利用改进的新模型去预测下一年的数据比用原模型更加合理,更接近实际。研究结果表明:利用等维灰数递补预测模型预测的预测精度是94.24%,比GM(1,1)残差改进模型提高了1.49%,比传统的GM(1,1)模型精度提高了6.94%。适用于交通量的长期预测。     

基于改进灰色模型的东北地区铁路货运量预测

铁路货运量预测在国家和区域经济发展规划中具有十分重要的作用。灰色GM(1,1)预测模型被广泛应用于铁路货运量预测研究中。本文在建立灰色GM(1,1)模型的基础上,采用更符合东北地区经济发展态势的改进灰色模型——新陈代谢GM(1,1)模型对东北地区2006—2011年铁路货运量进行预测。通过对原始数据与预测数据的精度检验后发现:新陈代谢GM(1,1)模型满足四种精度检验要求,符合一级预测标准并适合中长期预测,适合于东北地区铁路货运量的预测研究。最后应用新模型预测2012—2015年东北地区的铁路货运量,使得预测数据更加合理化。与灰色预测的基本模型相比,改进的预测模型具有较好的实用价值。观察预测数据发现东北地区货运量呈单调递增趋势,有良好的发展态势。     

非等距高差序列GM(1,1)模型在索塔监测数据处理中的应用

GM(1,1)模型用于贫数据建模问题,但是传统的GM(1,1)模型是基于等距时间序列,对于数据量少且是非等距非时间序列建模问题就成为一个难题。为了探索在实际工程中应用非等距非时间序列的GM(1,1)模型的可行性,本文以鄂东大桥索塔监测数据处理为实例,提出非等距高差序列的GM(1,1)模型,并进行了模型精度分析。     

GM(1,1)模型在高速铁路桥墩沉降监测中的应用

详细地介绍了GM(1,1)模型及模型精度评定,利用GM(1,1)灰色模型对某区段高速铁路的桥墩沉降进行预测,将预测结果进行分析,分析表明GM(1,1)灰色模型能较好地预测该段高速铁路桥墩的沉降趋势。     

基于灰色理论的列车自动运行系统预测模块优化算法

灰色理论在可改进ATO(列车自动运行)速度控制器的算法方面具有可行性和优越性。灰色系统模型主要分为预测模型和决策模型。介绍了传统GM(1,1)灰色预测模型的建立过程,阐述了优化GM(1,1)模型的计算流程和计算过程,并利用实际线路数据检验了优化后的预测模型。检验结果表明,通过优化后的预测模型得到的预测结果平均相对误差小,预测精度高;且同时改进权重系数和初始条件时,预测结果更精确。     

GM(1,1)模型在巨型溶洞超厚回填路基沉降监测中的应用

为验证GM(1,1)模型在黔张常铁路高山隧道巨型溶洞超厚回填路基沉降监测和预报项目中的适用性,根据现场实际情况布设沉降监测基准网和监测网并进行数据采集,选取某一断面的3个监测点在某一时期内的9期监测数据进行处理与分析,根据累计沉降量数据的变化关系建立GM(1,1)模型,该模型的后验差值比C和P均达到Ⅰ级拟合精度。利用GM(1,1)模型对该段路基的累计沉降量和沉降趋势进行预测,预测结果与该巨型溶洞超厚回填路基的实际沉降情况吻合较好,预测结果可供后续施工组织参考。     

等维灰数递补技术在隧道地表沉降预测中的研究与应用

基于等维灰数递补数据处理技术,建立了等维灰数递补GM(1,1)模型,对洞口山体沉降进行预测和模拟,以判定洞口山体的稳定性。结果表明:等维灰数递补数据处理技术充分利用了系统响应的最新信息,降低了预测系统的灰度,提高了模型的预测精度,预测结果可靠,与常规灰色预测模型相比,该法更具有实用价值。     

基于周期时变特点的城市轨道交通短期客流预测研究

分析了城市轨道交通客流的周期时变性特征,并根据该特征在GM(1,1)灰色预测模型的基础上改进了马尔科夫算法,以适用于城市轨道交通短期客流预测。用无偏GM(1,1)模型拟合系统的发展变化趋势,再以此为基础进行了马尔科夫链预测,并采用多转移矩阵排除客流数据中噪声数据的扰动。试验结果表明,改进后的模型在城市轨道交通客流短期预测中具有良好的精确性。     

投标报价基于GM(1,1)灰色动态模型的主材价格预测

在建设工程中,建筑材料的价格是随时变化的。在工程投标报价时,如何准确预测主材价格,是施工企业研究的主题。此文基于灰色系统理论,通过建立GM(1,1)灰色预测模型,对工程主要材料(钢筋)的价格进行分析与预测,并以实际工程为例进行验证,证明基于建立的GM(1,1)灰色动态模型预测钢筋价格,精度较高、效果较好,可为工程投标和施工采购钢筋提供有益参考。     

基于改进型灰色理论模型的山区高速铁路路基沉降变形分析

线下工程工后沉降变形分析评估是高速铁路轨道工程铺设的必要条件和关键工序之一。以重庆至万州铁路为例,在有砟轨道铁路施工过程中,引入改进型灰色预测模型Np GM(1,1)和UQGM(1,1)进行沉降变形分析,相比于传统的预测方法,两种改进型的灰色预测模型在预报的稳定性和相关性上有显著提升。对于考虑到的9个测点,改进型灰色预测模型得到的相关性均大于0.97,明显优于传统模型(相关系数为0.8左右,个别站点超过0.9);改进型模型得到的S(t)/S(∞)均接近或者等于1,显著高于传统模型。结果适用于西南山区高速铁路沉降变形评估预报,可以为类似区域的铁路路基沉降预测提供参考。     

基于灰色理论的轨道几何状态中长期时变参数预测模型的研究

根据轨道几何不平顺的发展特性,在灰色预测理论的基础上,考虑模型参数随时间的变化,并优化背景值,建立以轨道几何不平顺检测数据为时间序列的非等时距灰色时变参数模型。为更好地描述轨道几何不平顺影响因素间复杂的函数关系,提高模型拟合和预测精度,基于残差分析引入周期性函数,对模型进行组合修正。应用此模型对轨道质量指数TQI数据进行分析预测,并对其精度进行检验。结果表明:模型能较好地反映轨道质量随时间发展的随机波动特征,拟合、预测精度高,适合进行中长期预测,可为了解和掌握轨道质量状态的发展规律提供新的方法。     

基于有限元及灰色度分析的地铁隧道施工地表沉降预测研究

为保证地铁施工安全,提出基于有限元及灰色度分析的地铁隧道施工地表沉降预测方法。该方法使用 MADIS-GIS 有限元分析软件,构建隧道三维有限元模型,结合灰色度 GM(1,1)模型,对隧道施工中的地表沉降量进行预测,同时进行精度等级划分,从而获取高精度的预测结果。分析结果表明,该方法能够有效预测高速铁路隧道施工地表沉降,可为地铁隧道施工和运输安全提供保障。     

基于等维灰数递补模型的软弱围岩隧道变形预测

结合隧道掘进施工以及变形监测的实际情况,利用灰色预测理论中的GM(1,1)模型,采用等维灰数递补数据处理技术建立等维灰数递补GM(1,1)模型来对灰色GM(1,1)模型进行改进,并结合工程实例中的变形实测数据进行验证.结果表明:修正模型的建立所需数据少,计算方法简单易行,而且预测值精度明显提高;灰色建模的数据取样越接近预测点,则得到的模型预测值越接近实际值,一般4次预测值的结果基本接近于实测值,该模型能更真实地反映软弱围岩隧道的变形规律.