基于灰色Verhulst模型公路路基沉降预测

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。

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。

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.

基于verhulst模型的软土路基沉降预测——目的为提高软土路基的工后沉降量预测精度，给设计和造价控制提供反馈信息。方法在深入分析沉降发生发展规律的基础上，引入verhulst模型，采用改进的曲线拟合的经验计算方法，挖掘施工期的实测数据所蕴含的信息．结果计算...

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.

高铁路基需严格控制工后不均匀沉降。鉴于高铁路基沉降预测值精度受观测噪声和预测拟合函数的影响,本文提出了基于小波函数去噪,对去噪数据进行灰色verhulst模型预测的方法,并阐述了高铁路基沉降预测评价方法。通过工程实例对比分析了去噪灰色verhulst模型、gm(1,1)模型、双曲线模型在沉降数据处理中的拟合精度和预测精度。结果表明:gm(1,1)模型拟合精度高,预测精度低,不适用于长期预测；双曲线法预测精度最低,预测曲线不包含路基饱和发展过程；小波去噪灰色verhulst模型符合高铁路基沉降规律,预测精度高,可以广泛用于路基沉降预测。

高铁路基需严格控制工后不均匀沉降.鉴于高铁路基沉降预测值精度受观测噪声和预测拟合函数的影响,本文提出了基于小波函数去噪,对去噪数据进行灰色verhulst模型预测的方法,并阐述了高铁路基沉降预测评价方法.通过工程实例对比分析了去噪灰色verhulst模型、gm(1,1)模型、双曲线模型在沉降数据处理中的拟合精度和预测精度.结果表明:gm(1,1)模型拟合精度高,预测精度低,不适用于长期预测;双曲线法预测精度最低,预测曲线不包含路基饱和发展过程;小波去噪灰色verhulst模型符合高铁路基沉降规律,预测精度高,可以广泛用于路基沉降预测.

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。

公路软土路基在施工完成后会产生较大的工后沉降,对后期的车辆通行有一定的影响,因此对软土路基的沉降预测进行了研究。根据实际工程中所测得的沉降数据,利用python编程语言的科学计算库,建立了非等时距灰色verhulst模型。采用sa算法(模拟退火算法)对模型进行优化,求得模型参数的最优解和最终沉降量,给出了路基随时间变化的沉降预测曲线,并与传统非等间隔灰色verhulst模型曲线进行了对比和误差分析。结果表明:经sa算法优化后的模型能更好地反映软土路基的沉降规律,可较好地应用于软土路基的沉降预测研究中。

公路软土路基在施工完成后会产生较大的工后沉降,对后期的车辆通行有一定的影响,因此对软土路基的沉降预测进行了研究。根据实际工程中所测得的沉降数据,利用python编程语言的科学计算库,建立了非等时距灰色verhulst模型。采用sa算法（模拟退火算法）对模型进行优化,求得模型参数的最优解和最终沉降量,给出了路基随时间变化的沉降预测曲线,并与传统非等间隔灰色verhulst模型曲线进行了对比和误差分析。结果表明：经sa算法优化后的模型能更好地反映软土路基的沉降规律,可较好地应用于软土路基的沉降预测研究中。

交通运输铁路预测系统是一个动态的时变系统,货运量作为交通运输系统的行为特征量,具有一定的随机波动性,它的发展呈现某种变化趋势的非平稳随机过程。灰色gm(1,1)模型适用于具有较强指数规律的序列,只能描述单调的变化过程。灰色verhulst模型能够对部分信息未知、具有饱和特性的系统或者某种非平稳随机且趋近饱和过程进行高精度预测。本文建立灰色verhulst模型与gm(1,1)模型,对2008-2017年货运量预测与实际值精度检验,并预测2018-2035年全国铁路货运量。结果表明,verhulst模型不仅弥补了gm(1,1)模型单调的变化过程,而且更加精准模拟铁路货运量的变化趋势。通过灰色verhulst模型与gm(1,1)模型对铁路货运量预测精度检验的比较,可以看出灰色verhulst模型具有更高的精度。

针对建筑垃圾产量统计偏差大、数据不全面的现象,运用灰色理论建立了建筑垃圾产量的灰色verhulst预测模型,对沈阳市未来5年建筑垃圾产量进行了预测。与gm(1,1)预测模型相比较,发现灰色verhulst模型可以满足\"优\"的精确度要求,并且能够更加合理地反映建筑垃圾产量变化趋势,因此该模型可以用于预测建筑垃圾的产量。

超载预压路基沉降预测的灰色模型——超载预压是软土路基的一种常见处理方式，评价其处理效果的重要指标是工后沉降，但由于受到多种不确定因素的影响，使沉降量与固结时间的预测成为难点。以灰色系统理论为基础，建立相应的gm(1，1)灰色预测模型，对工后累计沉降...

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。

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。

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

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。

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。

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。

铁路工程项目投资和效益的控制,铁路运输发展战略的制定以及铁路运输设施效益的提高都与铁路货运量密切相关,准确预测铁路货运量具有重要意义。根据无偏gm(1,1)模型直接建模法的思想对传统灰色verhulst进行改进,即对原始序列作倒数生成,运用新生成的序列建立模型,便可得到无偏灰色verhulst模型。改进后的模型消除了灰色verhulst模型自身固有的偏差,用此模型预测兰州至中川铁路货运量,结果表明,无偏灰色verhulst模型比传统灰色verhulst模型和gm(1,1)模型的预测精度更高。