滑动多项式拟合模型的建筑物垂直沉降预测

建立基于支持向量机的建筑物沉降预测模型,并将其应用于建筑物的沉降预测。与采用bp神经网络的预测结果相比,支持向量机取得较好的预测结果。实例表明支持向量机在小样本数据的预测上具有精度高、泛化能力强的特点,为建筑物的沉降预测提供一种新的方法。

为了确保建筑物施工、运营期间的安全,需要进行沉降观测.分析了沉降观测的流程和要求,在沉降观测数据的基础上,提出了使用双曲线进行沉降预测的方法,从而可以根据预测的沉降量,科学决策,确定沉降观测的周期.

GM(1,1)加权模型预测建筑物沉降的研讨

为进一步提高灰色verhulst模型的预测精度,将ls-svm算法与灰色verhulst模型相结合,对灰色verhulst模型的参数估计方法和预测方法进行了改进。该方法采用ls-svm算法,构造以背景值序列和原始序列为训练样本的ls-svm,将verhulst模型参数的估计问题转化为灰色ls-svm的参数估计问题,依据ls-svm算法求得灰色ls-svm的参数,进而得到verhulst模型的参数估计,方法上遵循了结构风险最小化原则,适合verhulst小样本建模的特点。将改进的模型应用于软土地基建筑物的沉降预测,结果表明本文的方法是可行的且有效的,比传统方法预测精度高。

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。

GM(1,1)加权模型预测建筑物沉降的研讨

建筑物垂直度观测——本资料为建筑物垂直度观测，共5页。内容简介：详细介绍了建筑物垂直度观测。目录：一、实验目的二、实验仪器和工具三、实验内容、方法与步骤四、实验测量原始数据表五、要求与注意事项六、计算草图七、计算过程相关图片：建筑物高度计算

某工程采用振冲碎石桩法处理软弱地基。为了积累资料，基础处理完工后对地基进行了长期的沉降观测。这些观测资料的拟合曲线可以采用对数曲线或指数曲线，它们的相关系数均在0.99左右。笔者采用指数拟合曲线推算建筑使用50年时各基础的沉降值，与分层总和法计算的沉降值十分接近。笔者建议从严控制与本工程类似工程的稳定标准，最后100d的平均沉降速率应＜0.01mm/d。

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。

文章提出了一种通过处理不同时间和天气情况下拍摄到的室外垂直墙面的长波红外图象来预测其灰度值的方法。讨论了长波红外(8～12μm)成象系统中图象灰度值与目标温度关系;研究了室外墙面与其背景间的能量交换,建立了墙面红外图象灰度值与时间、天气参数和地理信息之间的方程;通过已知拍摄条件的建筑物的长波红外图象数据拟合方程中的常量,文章最后给出了实验结果。

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。

针对电力系统短期负荷数据进行预测分析,以兰州地区某天电力系统负荷值为样本,分别运用bp神经网络和多项式拟合,给出了预测数据的残差和相对误差。对预测数据进一步分析后,剔除相对误差较大的4组数据再次进行拟合,可使相对误差平均值远低于电力系统短期负荷预测相对误差(5%),提高了模型精度。该文提供的方法在电力系统短期负荷、股价分析、经济效益等领域的同类数据分析中有参考价值。

为了克服建筑物变形预测中单一模型预测精度差、不稳定的问题,本文融合了适应性强、互补性好的自回归滑动模型、灰色模型和三次指数平滑法三种模型,基于误差平方和最小准则,采用滚动时间域的方式构建了非负变权组合预测模型。工程应用表明:非负变权组合预测模型的预测精度、可靠性优于三种单一预测模型、方差倒数组合预测模型以及等权组合预测模型。研究成果对建筑物沉降预测具有较好的参考价值。

为了克服建筑物变形预测中单一模型预测精度差、不稳定的问题,本文融合了适应性强、互补性好的自回归滑动模型、灰色模型和三次指数平滑法三种模型,基于误差平方和最小准则,采用滚动时间域的方式构建了非负变权组合预测模型.工程应用表明:非负变权组合预测模型的预测精度、可靠性优于三种单一预测模型、方差倒数组合预测模型以及等权组合预测模型.研究成果对建筑物沉降预测具有较好的参考价值.

建筑物垂直度的规定及要求——本资料为建筑物垂直度的规定及要求，共6页。内容简介：详细介绍了建筑物垂直度的规定及要求。目录：建筑物垂直度的规定说明土方测量建筑物的定位测量

建筑物地基沉降的灰色模型gm（1，1）预测法——文章主要运用灰色理论建立基于实际观测数据的沉降预测模型gm(1，1)．并通过其与另外2个工程中常用到的模型在同一实际工程的沉降预测值和实际观测结果的比较。证明gm（1，1）模型具有较好的预测结粜。可用于工程实...

基坑开挖引起周边建筑物的沉降变形是一个复杂的系统过程,单点模型gm(1,1)不能考虑各变形监测点间的相关性,必须建立多点灰色模型m-gm(1,n)进行预测。利用matlab语言编写的预测程序,经实例计算表明m-gm(1,n)模型预测精度高。

在探讨灰色模型与自回归模型相关理论的基础上,将趋势项提取与残差项处理相结合的灰色自回归分析思路应用于基坑周边建筑物沉降预测中,并采用均方误差、平均相对误差等指标对预测精度进行评定,验证了组合预测方法的实用性与有效性。

多变量灰色mgm(1,n)模型对建筑物的沉降监测将会产生更好的预测结果,但是灰色mgm(1,n)预测模型存在着自身的缺陷,具有系统的误差.基于此,通过对传统mgm(1,n)模型的残差序列进行修正,建立优化的灰色emgm(1,n)模型.最后,以某建筑物的沉降实测数据为基础,建立灰色gm(1,1)、mgm(1,n)和emgm(1,n)模型的预测结果并进行比较,结果表明:灰色emgm(1,n)模型的预测精度优于灰色gm(1,1)和mgm(1,n)模型,新模型使预测结果更加准确、可靠.

本文利用牛顿插值法将非等时距建筑物沉降监测数据插值生成等时距拟合数据,结合灰色理论建立了非等时距的沉降预测模型,并用c#语言对该模型进行了编程实现,最后以实际的某建筑物沉降监测数据为例,对该模型进行了检验,表明该模型具有很高的精度和灵活性,能够直接应用于工程实践,具有很高的实用价值。