非等时距GM(1,1)模型的公路路基沉降预测

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。

为了控制老路拓宽中的差异沉降,需要对新路基进行沉降预测.取沉降观测点在相同观测时段内的沉降量为原始序列,将其作1次累加生成1次累加序列,根据gm(1,1)模型建立灰色微分方程,解微分方程可得方程的时间响应序列,并采用后验差法对模型的可靠性进行了检验.通过对贺家坪连接线新路基的实测沉降数据的分析,证明将灰色预测模型gm(1,1)应用于预测路基的沉降量是可行的.在实际运用过程中,应不断代入新近的实测数据,以获得更准确的结果.

为正确估算软土地基沉降量,采用5种方法对非等时距沉降观测资料进行处理,并用gm(1,1)灰色模型进行沉降预测,在与某公路高路堤的实测沉降值进行比较后,推荐采用拉格朗日非等距数据处理方法;最后运用该模型对软土层的固结系数进行反演分析,得出一些有益结论。

针对软土地区公路工程特点,采用实时有效的路基沉降观测手段和合理的沉降预测方法对于保证公路建设质量具有积极作用。笔者以lagrange插值法为基础,利用灰色理论建立软土路基沉降预测的非等时距gm(1,1)模型,通过现场实例分析,验证了该方法的可行性。

针对灰色gm(1,1)模型原始离散数据光滑度低以及在施工中背景值频现异常的问题,在传统模型的基础上,对原始数据进行函数变换,并按施工工况调整背景值,提高了模型精度。将改进的模型应用到南昌地铁3号线深基坑施工中,对临近铁路路基沉降进行建模预测。结果表明,利用函数对原始数据进行变换,调整数据光滑度,可使其符合级比要求；按照分工况预测的方法根据施工进度调整背景值,减小了异常背景值对精度的影响,预测值与实际监测值拟合度较好。

结合高速公路路基施工沉降观测数据,讨论了灰色系统理论和双曲线模型在公路路基沉降预测中的应用,并对等间隔的灰色模型gm(1,1)进行了改进,建立了任意时间间隔的非等时序改进灰色模型。通过具体工程实践,给出了灰色模型和双曲线模型对公路路基沉降量预测结果与实测结果的比较,结果表明灰色模型的预测沉降量与实际沉降量更接近,精度更高,更能满足工程需要。

自适应灰色模型理论正确、精度合格,能够满足实际工程应用,将自适应灰色理论模型应用于高速公路地基的沉降预测,同时用matlab编制自适应灰色模型预测程序,可以使应用该模型进行预测变得简便易行且方便移植。

软土地基的沉降控制是保证高速公路建设质量的一个关键技术。论文主要介绍了一个对高速公路路基沉降进行预测的神经网络模型。对神经网络的bp算法进行了改进,提高了bp算法的学习收敛速度和网络性能的稳定性。神经网络法预测路基沉降的难点之一是合适的训练样本构造问题,论文提出了新颖独特的"训练样本"构造方法,且应用效果良好。利用路基沉降量实测资料直接建模,采用bp网络计算的改进算法,可较为准确地预测大约4个月之后的沉降量,预测值与实测值吻合较好。

基于自适应灰色模型的高速公路路基沉降预测——自适应灰色模型理论正确、精度合格，能够满足实际工程应用，将自适应灰色理论模型应用于高速公路地基的沉降预测同时用matlab编制自适应灰色模型预测程序，可以使应用该模型进行预测变得简便易行且方便移植。

在公路施工过程中,路基施工质量的好坏是确保公路施工质量的关键,为确保路基施工质量,必须掌握路基沉降的变化情况,特别是要能够较为合理地预估路基沉降的变化情况。文中利用灰色系统理论建立gm(1,1)灰色预估模型及其残差模型,并应用于某高速公路路基沉降变形预测中,预测结果和实测结果能较好地吻合,验证了预估模型的精度和预测方法的可行性。

结合公路软土路基沉降监测数据,本文研究了灰色verhulst模型和双曲线模型在公路路基沉降预测中的应用,建立了任意时间间隔的图1双曲线法推算最终沉降量t-tb0sbsbbssts∞t→∞1β/tbtt灰色verhulst模型。计算得出了灰色verhulst模型和双曲线模型对公路路基沉降量预测结果,并与监测结果进行比较,结果表明灰色模型的预测沉降量与实际沉降量更接近,精度更高,更能满足工程需要。

本论文先简单介绍建筑物沉降观测的基本内容和预测方法,再重点介绍非等间距灰色理论模型的基本原理、模型及其应用,采用了一个实例预测分析了其模型gm(1,1)在建筑物沉降预报中的结果,对比多项式拟合方法预测结果,验证了非等间距灰色模型对建筑物沉降预测中的有效性。

不等时距gm（1,1）模型预测地基沉降研究——分别采用直线插值、三次样条插值、bp神经网络3种方法，用matlab语言编制程序将不等时距序列转化为等时距序列，采用灰色理论预测沉降．由于bp神经网络强大的非线性映射功能，可以避免常规插值法所造成的一系列误差．实...

大规模城市建设诱发的工程性地面沉降已成为上海软土地区地面沉降新的制约因素。本文针对上海地区工程性地面沉降特点,运用灰色理论建立了非等时距gm(1,1)预测模型,并用工程实测数据进行检验,得到令人满意的预测结果。研究结果对预测和控制软土地区由建筑物群引起的地面沉降具有重要意义。

介绍了高速公路路基沉降预测的几种常用方法,对每一种方法的优缺点、使用范围和相关原理做了比较,建议在进行高速公路路基沉降预测时要根据不同的地质条件和设计要求,提高路基沉降预测的精确度,保证路基的施工质量。

介绍了高速公路路基沉降预测的几种常用方法,对每一种方法的优缺点、使用范围和相关原理做了比较,建议在进行高速公路路基沉降预测时要根据不同的地质条件和设计要求,提高路基沉降预测的精确度,保证路基的施工质量.

高速公路路基沉降量的预测不仅关系着高速公路的施工质量与服务水平,同时对高速公路的行车安全也有重要影响.根据路基沉降量的实测资料,通过多种灰色预测模型对路基沉降量进行了数据规律分析及精度对比,选取了最优的灰色预测模型对路基最终沉降量进行预测.为路基稳定性的评价与路基沉降的控制应对提供了参考.

高速公路路基沉降量的预测不仅关系着高速公路的施工质量与服务水平,同时对高速公路的行车安全也有重要影响.根据路基沉降量的实测资料,通过多种灰色预测模型对路基沉降量进行了数据规律分析及精度对比,选取了最优的灰色预测模型对路基最终沉降量进行预测.为路基稳定性的评价与路基沉降的控制应对提供了参考.

应用非等间距时间序列的灰色gm(1,1)模型对建筑物的沉降过程进行模拟,工程实例计算结果表明,该模型的预测值与实际测量值吻合较好,为建筑物沉降的预测提供了有效可行的方法。

路基沉降预测中泊松曲线模型参数的拟合方法——针对路基沉降预测中的泊松曲线模型，提出一种模型参数的拟合方法。将泊松曲线方程化为线性方程，通过线性相关系数取极值求出最终沉降，再由线性最小二乘拟合即可求取另外两个参数。通过公路路堤填筑高度与时间关系...

改进灰色模型对路基沉降预测的应用研究——讨论了灰色系统理论在路基沉降预测中的应用,并对等间隔的灰色模型gm(1,1)进行了改进,建立了任意间隔的非时序改进灰色模型。通过具体工程实践,给出了两种模型对路基沉降量预测结果与实测结果的比较,表明改进灰色模型的...

讨论了灰色系统理论在路基沉降预测中的应用,并对等间隔的灰色模型gm(1,1)进行了改进,建立了任意间隔的非时序改进灰色模型。通过具体工程实践,给出了两种模型对路基沉降量预测结果与实测结果的比较,结果表明改进灰色模型的预测沉降量与实际沉降量更接近,精度更高,更能满足工程需要。