牛顿插值建筑物沉降灰色预测模型

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。

建筑施工中,沉降观测是监测建筑物是否安全的重要环节。为此,将灰色系统理论应用于建筑物沉降变形数据分析,结合实例,验证了灰色gm(1,1)预测方法在建筑物沉降监测中应用的可行性和可靠性。

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.

本文介绍了传统灰色gm(1,1)模型和非等间隔数列的灰色模型建模问题,并结合高层建筑物沉降观测实例进行建模、分析、预测,并与多元线性回归模型结果进行了比较,验证了该灰色模型在建筑物沉降监测分析中的实用性和有效性。

基坑开挖引起的建筑物沉降多点灰色预测模型——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...

采用多变量灰色模型对建筑物沉降观测数据进行处理,并通过工程实例将预测结果与实测数据对比,说明多变量灰色预测模型的准确性,预测精度较高,尤其适用于多点变形的整体预测预报,且满足工程需要,具有重要的工程意义和经济价值.

建筑施工中,沉降观测是监测建筑物是否安全的重要环节,将灰色系统理论应用于建筑物沉降变形的数据分析,结合沉降观测实例,进行沉降预测结果的分析和检验,在一定程度上证实了建筑物沉降变形分析中采用灰色gm(1,1)预测方法的可行性.

灰色理论模型以其建模过程简单而应用于监测中，但也存在局限性、预测精度不高等问题。针对这些不足，尝试对其

建筑物沉降预测成为工程建设中亟待解决的一大技术难题。应用灰色残差gm(1,1)模型对建筑物沉降进行模拟和预测,解决了传统gm(1,1)模型预测精度不高的问题。结果表明,灰色残差gm(1,1)模型误差较小,可以较好地预测建筑物沉降变形。

针对灰色模型在建筑物沉降预测中存在的不足,对传统的灰色模型进行改进,提出利用时间差法和newton插值法将非等间距的原始数据序列转换为等间距数据序列,然后采用gm(1,1)模型和两种加权法对等间距数据进行建模的预测方法。并通过实例进行精度分析,实例证明利用newton插值法构造等间距数据,采用基于时间加权的模型对沉降进行预测具有较高的精度。采用该模型对建筑物沉降趋势进行预测,为施工决策起到良好的参考作用。

伴随着地下空间工程大量兴建,在基坑开挖阶段,定期观测周边建筑物沉降,分析预测其未来的沉降变化规律、发展趋势,对保证建筑物与人民生命财产安全具有重要意义。为科学合理预测基坑周边建筑物沉降值,在综合常用灰色预测模型,即verhulst模型、gm(1,1)模型和scgm(1,1)_c模型优点的基础上,建立灰色组合模型,通过挖掘各单一模型的有效信息,优化拟合结果,从而对基坑周边建筑物的沉降值进行有效预测。实例应用表明:灰色组合模型的预测值与观测数据的拟合结果优于单一预测模型,其预测精度明显提升,沉降预测值更为可靠,可为采取相应的预防或处理措施提供科学决策依据。

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果,可用于工程实践。

进行变形监测的目的是分析变形体的发展趋势并进行预报,从而为科学决策提供依据。灰色模型只需少量样本数据即可建模,时间序列分析建模时一般数据量越大精度越高。灰色-时序组合模型可以将二者的优势结合,缩小单一模型应用的局限性。本文通过对深基坑开挖周边某一建筑物的实测数据分别采用灰色模型、时间序列分析模型和灰色-时序组合模型进行分析和预测,最后对3种模型的预测精度对比分析,结果表明组合模型预测精度最高。

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。

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。

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。

针对传统非等间距gm(1,1)模型在建筑物沉降监测中预测精度不够高的问题,提出了一种新的非等间距gm(1,1)建模方法。此法基于初始条件改进及把灰色微分方程的白化方程中的灰导数用离散形式进行表示的改进相结合、提高非等间距gm(1,1)模型的建模精度。结合桂林市某广场的集商用、住房于一体的高层建筑的沉降变形监测实例,将本模型的沉降预测的结果同文献中另一非等间距gm(1,1)改进方法进行对比分析和检验,充分验证了建筑物沉降变形分析预报中本模型方法的可行性和优越性,对进一步促进非等间距gm(1,1)模型在沉降变形预测中的应用起到了积极的作用。

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.

简要介绍了灰色模型的基本原理及建模方法,并针对具体的工程实例,通过建立灰色预报模型来预报未来几天的沉降量。结果表明：灰色模型具有较高的预报精度,数据非常可靠,所以可以通过建立灰色模型的方法来了解建筑物短期内的沉降变化规律。