优化灰色模型的紫金山排土场边坡位移预测

为了合理准确的预测出边坡变形程度,减少边坡不稳定带来的损失,针对小波变换去噪理论与灰色模型预测方法的特点,提出了一种基于小波变换理论的灰色模型预测方法来预测边坡变形量。首先通过小波去噪,获得具有更小随机误差的观测数据,然后利用灰色模型预测变形量,最后通过结果对比分析预测精度。通过实验证明,基于小波变换的灰色模型边坡变形预测方法精度更高,效果更好,适合用于边坡变形预测。

灰色模型预测高边坡施工期变形初探

灰色模型预测高边坡施工期变形初探

对工程开挖岩质高边坡进行实时监测,科学预测预报边坡变形规律,对工程防灾减灾具有十分重要的实际意义。灰色系统理论是通过生成变换弱化原始序列的随机性,将无规序列转换成有规序列,能有效地对生成序列进行预测。本文构建了基于gm(1,1)模型的等时间间距及非等时间间距的公路高边坡变形预测模型,并结合贵州省某高速公路工程高边坡变形监测实例,利用该高边坡实际监测数据序列建立非等时间距离的gm(1,1)沉降和平面位移预测模型,模型计算结果表明,沉降预测精度较好,可推广应用,平面预测精度有待提高。

近年来,随着矿山持续的开采,深部的矿岩被不断揭露和采剥,越来越多的边帮台阶到达设计境界,露天采场目前已经形成444m的高边坡。在顶部矿岩被揭露的同时,开采区域工程地质与水文地质特征变得更加清晰与明确,这为分析矿山最终边坡角优化研究奠定了更加有利的基础条件。但是,只有结合尚未被揭露区域的工程地质和水文地质特征,才能进一步提高终了边坡稳定性分析的可靠程度,才能更好地指导下一步矿山发展方向。

公路边坡由于施工的影响,监测点时升时降,累计沉降量是震荡序列。本文采用三种模型对累计沉降量进行预测。结果表明gm(1,1)和dgm(1,1)预测曲线并不能反映实测值曲线走势,预测值与实测值的偏离程度较大,预测精度较低。sdgm(1,1)模型无论在与实测值曲线走势、与实测值接近程度还是在残差平方和或者平均相对误差上精度要高于其他两种模型,在p,c值上,sdgm(1,1)模型实现'级'的跳跃,是一个非常理想的预测模型。

紫金山金矿露天边坡稳定性计算分析结果表明,原设计边坡的稳定性不能满足工程要求。为达到边坡稳定性的目的,提出了适当降低边坡角度,或用锚索加固,或两者相结合的边坡治理方案。计算了各方案的工程造价,确定了最优方案。

针对传统的灰色模型在负荷增长速度较快时预测精度低的问题,提出了采用交叉遗传粒子群优化算法代替最小二乘法来优化gm(1,1)模型中参数a、b的方法;介绍了灰色预测原理及其数学模型、cgpso算法及基于cgpso算法的优化灰色模型,并根据实际负荷数据进行了仿真实验。结果表明,在负荷增长速度较快时,优化灰色模型的预测精度明显高于gm(1,1)模型,能够应用于电力系统的中长期负荷预测,拓展了灰色模型的适用范围。

利用智能方法对边坡形变进行预测,进而对矿区安全进行评估近年来成为研究的热点。针对边坡形变数据小样本、贫信息、高非线性等特点,本文将灰色理论与神经网络方法相结合构建灰色神经网络,充分利用灰色模型处理小样本和神经网络处理非线性的能力,对矿区边坡形变进行预测。实验分析表明,利用灰色神经网络进行形变预测是正确有效的,预测精度取得了较好的效果。

边坡位移控制与监测——边坡位移监测与控制是保证边坡在施工和使用期内安全的重要手段和措施，只有首先在设计过程中明确了边坡变形的允许范围，才能选择合理的计算模型和支护体系。并采取有效措施对边坡位移进行控制，保证其安全和正常使用。本文主要通过对现有...

边坡表面位移是滑坡研究的常用物理量，国内外相关研究多以位移—时间特征曲线为基础，采用滑坡后验的手段开展滑坡研究。指数平滑法能够对具有趋势变化的表面位移进行较好的预测，计算过程简单，而且能够降低不稳定因素对监测数据的影响。

边坡工程中,由于材料的非连续性、非均质性以及对结构认识的不完全性,难以用确定的函数形式对边坡变形趋势进行描述。应用灰色系统的原理和方法,对边坡的变形发展进行预测是一种有效手段。本文结合gps变形监测所获得的原始数据,建立灰色预测gm(1,1)模型,分析边坡岩体变形趋势与边坡稳定性。结果显示:灰色预测的变形数据与实测变形数据关联度较好,灰色理论用于边坡岩体变形预测是切实可行的。

伴随着地下空间工程大量兴建,在基坑开挖阶段,定期观测周边建筑物沉降,分析预测其未来的沉降变化规律、发展趋势,对保证建筑物与人民生命财产安全具有重要意义。为科学合理预测基坑周边建筑物沉降值,在综合常用灰色预测模型,即verhulst模型、gm(1,1)模型和scgm(1,1)_c模型优点的基础上,建立灰色组合模型,通过挖掘各单一模型的有效信息,优化拟合结果,从而对基坑周边建筑物的沉降值进行有效预测。实例应用表明:灰色组合模型的预测值与观测数据的拟合结果优于单一预测模型,其预测精度明显提升,沉降预测值更为可靠,可为采取相应的预防或处理措施提供科学决策依据。

基于传统的灰色verhulst模型在基坑沉降预测中精度较低的问题,提出优化的灰色离散verhulst模型。在基坑沉降监测中,由于有新的监测沉降值不断补充到原始数据序列中,各种因素会带来新的扰动,原来的模型精度降低,为避免由此产生的误差,用新陈代谢方法建立优化灰色离散verhulst一维、二维新陈代谢模型。将传统verhulst模型、优化的灰色离散verhulst模型及优化灰色离散verhulst一维、二维新陈代谢模型进行比较。研究结果表明:该模型通过采用离散化思维对原数据序列进行倒数变换,从连续形式向离散形式变化,减小了传统verhulst模型建模过程中从微分方程到差分方程带来的误差;采用新陈代谢方法的优化灰色离散verhulst模型精度更高,可选用该模型对基坑进行沉降预测。

制定准确的单耗定额是促使企业提高用电效率的有效途径,传统的灰色预测模型只能反映单耗的总体变化趋势,不能反映单耗随季节的波动特征,为此,基于月调节系数提出了优化的灰色预测模型,算例表明,与传统的预测方法相比,优化的预测方法提高了预测的精度,使企业月单耗定额的制定更为合理、科学.

工程项目在实施阶段都在实际进度与计划进度之间存在偏差,为了更加准确的确定出具体工序的工期,结合施工企业的统计资料,提出采用基于灰色理论的gm(1,1)模型形成工期预测的方法,从而为科学合理的编制进度计划提供有效依据。

针对高层建筑的沉降变形预测问题,根据灰色系统为理论,以杨凌示范区某高层建筑沉降观测的工程为例,对工程案例的观测数据采用灰色gm（1,1）模型进行预测,并将预测结果与实例数据进行比照分析。结果表明：预测值与实测值吻合度良好,预测精度为一级,充分说明灰色模型对高层建筑沉降变形预测行之有效,为高层建筑沉降变形预测提供典型案例,也可为设计与施工等方面提供借鉴。

针对高层建筑的沉降变形预测问题,根据灰色系统为理论,以杨凌示范区某高层建筑沉降观测的工程为例,对工程案例的观测数据采用灰色gm(1,1)模型进行预测,并将预测结果与实例数据进行比照分析。结果表明:预测值与实测值吻合度良好,预测精度为一级,充分说明灰色模型对高层建筑沉降变形预测行之有效,为高层建筑沉降变形预测提供典型案例,也可为设计与施工等方面提供借鉴。

根据灰色系统理论、verhulst模型和建筑工后沉降规律,建立建筑工后沉降灰色verhulst预测模型,给出模型精度评定方法和残差修正预测模型,并提出非等时距沉降序列的lagrange多项式等时距插值转换方法。通过工程实例计算分析,取得较好的效果。

用灰色模型预测建筑物的沉降杨龙彪１前言在建筑工程施工中，不仅需要对建筑的沉降及时进行观测，而且要求对其沉降的发展趋势，未来沉降量的大小进行预测。为控制施工速度和施工方法提供必要的参考数据，在建筑物施工初期，由于沉降信息的贫乏和不确定性，进行定量的预测...

介绍灰色非等间距gm(1,1)模型的建立及其精度评定方法,着重探讨模型精度的主要影响因素,并从模型背景值的构造以及初值选取两个方面对灰色非等间距gm(1,1)模型进行改进,结合高层建筑沉降监测实例进行预测结果分析,结果表明,改进后的灰色模型具有较高的精度,在沉降预测中具有较高的应用价值。

由于非等间隔gm(1,1)灰色模型对于处理数据量小且表达信息不确定的数据具有优越性,因此广泛应用于石油天然气勘探、机床故障诊断、电力负荷预测、大坝安全监测等领域。基于非等间隔gm(1,1)灰色模型理论,利用某小区建筑物沉降观测的实测数据,建立了适合该小区建筑物沉降预测的灰色模型。通过对比理论预测值和实测值,并进行模型对应的精度评定分析,结果表明,此模型适用于该建筑物沉降预测分析的研究。