改进的卡尔曼灰色模型在隧道沉降预测中的应用

基于灰色关联分析的卡尔曼滤波在桥梁变形监测中的应用——在某长江特大桥桥面挠度变形监测过程中,考虑引起桥梁挠度变化的相关因素,采用灰色关联分析确定其中较重要的影响因子后,在传统卡尔曼滤波模型基础上建立改化后的状态方程和观测方程,从而完成相关因素...

在某长江特大桥桥面挠度变形监测过程中,考虑引起桥梁挠度变化的相关因素,采用灰色关联分析确定其中较重要的影响因子后,在传统卡尔曼滤波模型基础上建立改化后的状态方程和观测方程,从而完成相关因素的预测预报工作。实际应用结果表明,基于灰色关联分析的卡尔曼滤波对桥梁挠度变化的预测结果比传统滤波模型更加接近最终实测值,具有更高的准确性与可信度。

在传统gm(1,1)模型的基础上考虑初始条件选取的理论缺陷,提出了改进的灰色预测模型。通过在隧道开挖后上方建筑物沉降预测值与实测值的对比分析得出,该模型具有良好的精度,并具有一定的工程应用价值。

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。

基坑预测问题关系到工程施工的安全,在施工过程中对基坑进行周密的监测和变性预测分析显得尤为重要.针对传统预测模型存在固有偏差和可靠性低的缺点,采用新陈代谢的原理对无偏灰色加权马尔科夫模型进行改进.该模型先用无偏灰色模型拟合系统的总体变化趋势,然后,对拟合残差进行马尔可夫状态划分,并根据各阶权重对不同步长的转移矩阵进行加权处理,用加权后的无偏灰色马尔科夫模型进行预测.在每一步的预测中,利用新陈代谢的原理不断更新建模所使用的数据.将该模型用于基坑沉降预测,并通过实例进行验证.实验表明:基于新陈代谢的无偏灰色加权马尔科夫模型提高了基坑沉降预测的精度和可靠性,预测精度与未改进模型相比提高了8.54%.

将建筑物的变形看做时间和开挖深度的函数,使用泰勒级数建立建筑物变形与时间和开挖深度的函数关系,并将泰勒级数的余项及时间变化的二次方和开挖深度变化的二次方的系数的变化量看做数学期望为0的动态噪声,建立卡尔曼滤波模型,并用于建筑物变形的预测预报。实例计算表明,模型的拟合效果和预测效果较好。

将建筑物的变形看做时间和开挖深度的函数，使用泰勒级数建立建筑物变形与时间和开挖深度的函数关系，并将泰勒级数的余项及时间变化的二次方和开挖深度变化的二次方的系数的变化量看做数学期望为0的动态噪声，建立卡尔曼滤波模型，并用于建筑物变形的预测预报。实例计算表明，模型的拟合效果和预测效果较好。

针对建筑物出现的变形问题,提出在现有建筑物观测数据的基础上,在mtalab的语言环境下,建立gm(1,1)模型,来预测该建筑物的沉降量。分析结果表明,把灰色gm(1,1)模型和matlab结合起来预测建筑物的沉降发展趋势，具有较强的实用性。

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。

灰色模型在软土地基沉降预测中的应用——准确预测地基的最终沉降量，对道路工程的设计和施工极其重要，但目前尚无能够全面反映各种情况的理论公式和数值方法。利用灰色理论建立不等时距gm(1，1)模型，对软土地基沉降进行预测，取得了较高的准确度。为了满足应用...

0引言高铁路基沉降变形监测是高铁运营维护观测的重要内容[1]。合蚌高铁淮南东站路基观测地段位于淮南东站小里程方向,属高路堤地段。灰色系统是指部分信息已知而部分信息未知的系统,灰色系统所要考察和研究的是对信息不完备的系统,通过已知信息来研究和预测未知领域从而达到了解整个系统的目的[2-3]。灰色模型[4]在进行趋势预测方面并不需要典型的和较长的数据列,为此将其引入淮南东站路基沉降监测中,进行沉降变形预测。

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。

传统非等间距灰色模型通常采用非等间隔数据进行分段线性插值,从而求得等间隔序列;但是实际基坑沉降并不是线性变化的,利用此法生成的等间隔序列较实际数据存在较大误差。针对传统非等间距灰色模型缺陷,分别利用rbf神经网络插值与三次样条插值生成等间距序列进而求得模型参数,并运用优化的非等间距灰色模型对某基坑的沉降量进行分析预测。计算结果表明:优化后的模型具有更高的精度,故本模型可作为基坑沉降预测的一种新方法。

为了掌握黄土地基建筑物施工过程中随着负荷增加而呈现的沉降趋势,通过对沉降量的分析得到更好的预测沉降规律的方法。文中以青海省海东市三级综合医院(一期)建设项目为例,根据建筑物沉降监测数据,分别运用二次抛物线法、多项式拟合法以及灰色模型预测法建立沉降时序模型,并对第七期沉降进行预测,通过预测结果分析3种预测方法的精度及适用性。结果表明:二次抛物线法与真实值最接近的预测值为z3点的-0.38mm,且相差为-0.24mm；多项式拟合法预测值与实测值相差最小的z19点为-0.75mm,与真实值相差为+0.17mm；灰色模型法预测值与真实值相差较小,相差最大的z3点预测值为-0.76mm,相差+0.14mm,相差最小的z19点预测值为-0.59mm,相差+0.01mm。通过预测值与真值相差值的比较可知,二次抛物线法与多项式拟合法的预测曲线不符合实际沉降趋势,使得预测结果失真,两者均不适用于黄土地基沉降量的预测；灰色模型预测收敛速度快,且预测值与实际值较接近,误差小,预测模型与工程实际变形一致。

详细阐述了灰色模型的基本内容和动态灰色模型的实现,并成功将其应用于陕西省某路段软土地基的沉降预测。实践及理论证明,动态灰色预测模型由于实时加入系统的最新数据,提高灰区间的白度,预测精度比传统灰色模型高,表明动态灰色模型理论正确,精度合格,能够满足实际工程应用。用matlab编制了动态灰色模型预测程序,使应用该模型进行预测变得简便易行,大大节省了工作量。

灰色预测模型在堆载预压地基沉降监测中的应用——准确预测大型场地在堆载预压过程中的沉降量，对工程场地设计和使用极其重要。结合上海梅山堆料场地的地基处理工程实例，利用灰色理论建立等时距gm(1，1)模型，对堆料场地地基沉降量进行预测，取得了较高的准确...

文章简要介绍了变形监测的内容、技术及变形监测的方法,在此基础上介绍了灰色模型的概念,模型建立的原理。建筑物沉降对人民的人身安全有着很大的影响。所以对建筑物基础进行安全监测来评定建筑物安全状况具有重要意义。文章对预测建筑物基础沉降进行了建模。

该文针对高层建筑物沉降所表现的发生、发展、成熟和趋于饱和的过程,以灰色verhulst模型进行拟合、预测。文中就其建模理论及计算流程进行分析研究,并以工程实例进行验证。结果表明,该模型计算简单,模型参数较少,拟合、预测精度较高,能够有效的反映高层建筑物的沉降变化规律。

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。

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

灰色预测模型在基坑变形中的应用——基于基坑监测变形值具有一定的灰色特征，利用灰色系统理论建立了基坑监测变形值的等步长与非等步长gm(1，1)预测模型。通过对某基坑桩顶位移变形数据的预测，表明了灰色预测模型在基坑变形监测中具有较好的可行性及可靠性。