灰色-马尔柯夫链模型的建筑物变形分析与预报

针对深基坑变形难以建立准确的计算模型进行预报问题,本文运用非等时距灰色-马尔科夫链对深基坑变形量进行预测。首先基于原始实测数据,建立非等时距灰色预测模型；然后采用马尔科夫链对预测值残差序列进行修正,进一步提高预测模型的预测精度；最后对潍日高速跨铁路转体桥深基坑4个测点的变形量进行预测。研究表明,灰色-马尔科夫链模型的预测精度明显高于灰色模型,预测值与实测值吻合较好,预测值后验差为0.07、0.37、0.16和0.33,精度等级均为1级,该模型为深基坑变形预测提供一种新方法。

本文将马尔柯夫理论与灰色理论相结合，建立了gm（（1，1）模型，并将其应用于实际．本文针对重庆市商品房价格进行了建模分析，并预测了未来价格的发展的趋势，相对于单用马尔柯夫理论建模提高了精度。

建筑物作为一个特殊的物体,必须正确预测其变形发展趋势,灰色gm(1,1)模型由于自身的局限性使其在沉降预测中显得方法单一。本文提出一种预测模型,灰色马尔可夫模型,该模型结合了灰色模型和马尔可夫模型的优点,共同来判断建筑物的发展趋势,并通过实例来验证该方法的可行性。

建筑安全事故预测是建筑安全评价和决策的基础。灰色预测适合于时间短、数据量少和波动不大的系统对象,而马尔柯夫链理论适用于预测随机波动大的动态过程。结合灰色预测和马尔柯夫链理论的优点,提出了一种灰色马尔柯夫预测模型,并运用灰色-马尔柯夫模型,对1999~2009年全国建筑安全事故死亡人数进行了预测分析。结果表明,该模型既能揭示死亡人数变化的总体趋势,又能克服随机波动性数据对预测精度的影响,具有较强的工程实用性。

针对灰色模型在建筑物变形预报中存在的问题,提出了改进灰色模型的要求。该模型运用了距离最近影响最大的原则,对建模数据赋以一定的权,以体现各个数据的重要性不同;同时给出了三种不同的加权方法;最后,结合工程实际,比较了经典灰色模型和加权改进灰色模型的预报效果。结果表明本文的方法能很好地改善预报精度。

以建筑施工过程中频发的坍塌事故为研究对象,将灰色gm(1,1)模型与马尔柯夫预测技术相结合,构建坍塌事故的灰色马尔柯夫预测模型,并以我国三级以上建筑工程坍塌事故统计数据为基础,对我国坍塌事故进行趋势分析和状态预测。

基于灰色理论和马尔科夫理论,建立传统的灰色预测模型和灰色马尔科夫预测模型,对西安地铁客流量的数据进行分析预测；然后对原始数据序列滑动平均处理,再用无偏gm(1,1)模型拟合系统的发展变化趋势,将修正后得到的模型与马尔科夫模型进行结合,提出改进的灰色马尔科夫模型预测方法。利用改进后的新模型对地铁客流的预测结果与传统的灰色马尔科夫模型进行对比。结果表明,改进后的灰色马尔科夫模型预测精度有显著提高。

针对房地产营销过程中,价格变化随机性的特点,将灰色gm(1,1)预测与马尔柯夫预测有机结合,构成灰色-马尔柯夫预测模型,对未来某一时段的房价进行预测。结果表明,该模型是可行的和有效的。

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%.

为了获得更精确的公路客运量预测结果,经分析,以公路客运量、人口和国内生产总值数据为基础,将灰色模型预测方法gm(1,3)和马尔可夫链预测结合,构成组合模型,对公路客运量作出预测.通过对杭州市公路客运量预测的实例分析,对比预测值和实际值,得出基于灰色gm(1,3)-马尔可夫链模型获得的预测结果比灰色预测更加准确的结论,研究结果表明:该模型对公路客运量预测有一定的实用价值.

在传统灰色系统理论建模分析的基础上,将原始观测数据序列与所建模型预测数列进行比较,并将比较后的残差纳入系统,继续建立灰色模型进行分析。事实证明:在建筑物变形分析中使用残差灰色组合模型,能有效提高模型精度,获得良好的预测效果,是一种既方便又可靠的变形分析方法。

以湖南省怀新(怀化—新晃)高速公路k1469+545—745边坡为研究对象,分别采用灰色gm(1,1)和灰色-马尔科夫模型对边坡位移实测数据进行建模分析,计算边坡位移变形预测值,并分析两种模型的预测精度,进而确定两种模型的预测适用时间。结果显示,灰色gm(1,1)模型适用于4个月内边坡位移预测；灰色-马尔科夫模型可用于9个月内边坡位移预测,且预测时间内边坡稳定。

在可持续发展概念的深远影响下，人们越来越关注威胁自己生存的地球上的资源枯竭和环境污染问题，世界各地纷纷兴起绿色革命，积极营建绿色住宅是我国房地产业走可持续发展道路的必然选择。本文以马尔可夫链理论为基础，通过建立基于马尔可夫链的绿色住宅需求预测模型，对绿色住宅市场需求进行预测，为房地产开发企业的住宅产品开发提供决策依据。

科学的货运量预测对铁路发展战略的制定具有十分重要的意义。采用灰色模型预测方法gm（1,1）和马尔可夫链预测相结合,提出了灰色-马尔可夫链改进预测方法,利用偏差对灰色模型值进行状态划分,并采用马尔可夫状态转移矩阵对状态的转移变化进行分析,并针对我国铁路货运量的未来趋势进行了经济预测的分析,确定待测年份偏差最可能处于的状态。

为研究工程建筑的变形规律,合理预测未来的变形趋势,针对工程建筑变形中存在的变形因素复杂、变形大小不确定性、点位间主次关系不明确等情形,采用灰色系统理论建立变形分析灰色模型。通过两个工程实例,分别应用gm(1,1)模型和mgm(1,n)模型进行变形的预测和检验,充分证实了应用灰色模型进行工程建筑变形分析的可行性和可靠性,为工程建筑的变形分析和安全性诊断提供了可靠的理论依据和科学的分析方法。

介绍灰色神经网络模型的建模原理和方法,并采用该模型对实际的监测数据进行处理和分析。结果表明,灰色神经网络模型能够在小样本、贫信息和波动数据序列等情况下对变形监测数据做出比较准确的模拟和预报,从而能够为变形监测的数据处理提供一种较好的方法,能够满足实际应用的需求。

草原上围栏草场建设已成为一种趋势,围栏草场面积的预测,可以为草原的评价、管理、规划、和决策提供重要的基础数据.灰色预测适合于数据量少的对象,而马尔科夫链适用于随机性强、波动性大的动态过程,通过有效结合这两种预测方法,采用新维无偏灰色马尔科夫模型,预测围栏草场的面积.用无偏灰色模型拟合围栏草场面积的发展变化趋势,用马尔科夫模型对拟合的数据分析预测,在每一步的预测中,利用新信息优先的原则,对原始数据进行等维处理,经过反复的预测,最后得到预测精度较高的结果.实例结果分析表明:此模型预测误差小,精度高,尤其适合中长期预测.

针对随机波动较大的施工质量成本预测问题,结合灰色scgm(1,1)预测模型和马尔可夫预测模型的优点,建立了灰色马尔可夫scgm(1,1)预测模型,并以实例证明灰色马尔可夫预测模型对随机波动性较大的施工质量成本的数据列的预测,具有较高的准确性。

根据公路桥梁荷载的特点,采用新维改进灰色马尔科夫模型进行公路桥梁荷载预测。通过实例预测结果和实测结果比较可知,应用该预测模型对桥梁荷载进行预测,其预测精度、准确度较高,本荷载预测模型可以直接应用于桥梁结构设计和耐久性研究。

灰色模型是经济预测方法中最有效的方法之一,但灰色模型对波动性大的序列预测时精度较差。针对这一不足,提出灰色-马尔可夫的改进模型。新模型将原始序列进行对数运算提高数据光滑度,采用距离法降低灰色模型的相对误差,马尔可夫链对预测值进一步修正。将改进模型运用到景德镇陶瓷工业产值预测中,并与传统灰色模型、灰色-马尔可夫模型预测结果进行对比。结果表明改进模型的相对误差远小于灰色模型,预测精度优于灰色-马尔可夫模型,更能反应经济发展趋势。

近年来,城市高层建筑物越来越多,为保证建筑物的安全,要及时预测其变形趋势,防患于未然。灰色模型是沉降预测中常用的模型,在小样本建模方面具有优势,但很难处理序列的随机误差;时间序列模型也是常用的预测模型,它能够很好的处理随机误差,但其对序列的平稳性要求较高,所以其应用范围有一定局限性。本文将两个模型进行组合,通过matlab软件编程构建模型,并结合工程实例,分析对比了组合模型与灰色单一模型的预测精度,得出组合模型优于单一模型的结论。

桥梁耐久性预测不仅可以揭示桥梁在整个使用期间耐久性退化过程和变化趋势,而且是采取合理维修加固方案的依据。该文考虑桥梁耐久性检测数据非等时距的特点,采用三弯矩法对其进行处理,并在处理数据基础上,应用灰色-马尔科夫组合模型进行模拟,并提出组合模型对桥梁耐久性进行预测,解决了传统模型无法考虑不确定因素和耐久性状况不平稳变化的影响。最后通过对辽宁省某桥的耐久性进行实际预测,并将计算结果进行对比,验证了改进模型的有效性和实践性。