灰色线性回归组合模型在沉降监测中的应用

为了在贫数据条件下准确预报中长期沉降值,采用线性回归方程和指数方程的组合方式,通过适当配置模型的某些参数来获得新的生成序列函数模型．结合工程实际算例进行预测,并和实际观测数据比较,取得了较好的效果,验证了灰色线性回归组合模型应用于沉降监测预报的可行性．通过其残差与回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型残差相比较,证明该模型在沉降预报中优于回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型．     

灰色系统理论在予测高层建筑物沉降中的应用

灰色系统理论是聚龙教授在八十年代提出的,这一理论引起了国内外重视和应用。本文对高层建筑物,用灰色模型GM（1．1）予测沉降趋势,具有较高的精度。     

灰色系统与时序组合模型在高层建筑沉降预测中的应用

将高层建筑沉降监测数据视为具有确定性趋势的非平稳时间序列，运用灰色GM(1，1)模型提取其中的趋势项，用AR(n)模型表示随机残差项，利用灰色-时序组合模型进行沉降预测．算例结果表明，该组合模型具有较高的预测精度，是一种简单、实用的高层建筑沉降预测方法．     

高层建筑物沉降变形监测及数据分析

首先扼要介绍了高层建筑物实施沉降变形监测的目的及意义,接着以某楼盘沉降观测为例,重点阐述了该高层建筑物沉降监测方案布设、外业施测及数据处理等内容。并采用灰色系统理论等多种方法对沉降变形趋势做出预测,得出灰色系统理论预测效果优于其它方法的结论。     

灰色模型GM(1.1)在高层建筑沉降监测中的应用

介绍了灰色模型系统,并重点论述了灰色模型GM(1.1)在高层建筑的沉降预测中的应用.通过对高层建筑不同周期得到的沉降预测数据与实际数据进行对比分析,成果精度均符合要求,结果表明该模型在高层建筑的沉降监测具有很好的适用性.     

数据处理在沉降观测中的应用

本文通过死海南端约旦18号海堤的沉降监测实例,利用灰色模型理论对沉降监测标志-Settlement Beacons的沉降值数据进行分析预报,对连续沉降观测的数据和不连续沉降观测的数据处理的几种方法也作了分析和总结。这些方法可在类似的监测工作中予以借鉴。     

建筑物沉降预测的非等间距灰色模型

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。     

土石坝沉降-填筑灰色监测模型分析

为分析填筑期土石坝的沉降监测资料,探讨沉降发展与填筑施工间的因果关系,根据灰色模型建模数据量要求较少、拟和效果好的优点,以及该类模型中影响因子形式可以灰色抽象的特点,在借鉴相关沉降计算分析方法的基础上,将填筑影响下的土石坝坝体沉降影响因素分为与时效无关和与时效相关两类,采用填筑高度和等效高度作用因子为相关序列,利用灰色GM(1,h)模型建立沉降-填筑间的关系方程,以揭示填筑期间沉降规律并加以预测．算例表明,沉降-填筑安全监测模型有效地反映了土石坝施工期沉降规律以及沉降与填筑施工间的内在联系．     

灰色系统模型在露天矿边坡沉降预测中的应用

为解决抚顺西露天矿边坡沉降变形问题,运用灰色系统模型结合曲线拟合对抚顺西露天矿边坡沉降变形进行预测分析.在传统灰色系统的基础上,运用对数变换的数学方法对实测数据进行改进,建立改进的灰色系统模型,并对露天矿边坡沉降变形进行预测.结果表明:改进的灰色系统模型最大误差仅为0.7%,低于传统灰色理论模型的平均相对误差2.3%,模拟预测效果好,能够满足沉降预测的预报要求.因此,改进的灰色系统模型可用于露天矿边坡变形预测中.     

灰色Verhulst模型在隧道拱顶沉降预测中的应用

隧道施工中,受各种不确定因素的影响,隧道围岩变形特征极其复杂。因而必须通过对现场监测数据的处理和分析,及时了解围岩动态,确定合理的支护时间。对围岩变形监测数据的处理有很多方法,但是由于数据本身的贫乏性、不确定性,对以后的预测很难达到理想的效果。灰色系统理论特有的处理“小样本、贫信息、不确定“问题的特点使得其在这个领域应用具有一定的优势。本文以某高速公路隧道为例,通过引入灰色系统理论,利用Verhulst模型对拱顶沉降量进行了预测,为类似工程提供了参考和借鉴。     

线性内插算法在电池容量计算中的应用研究

该文介绍了线性内插算法计算电池放电容量的编程技术,并给出了具体的实现代码,利用该算法用户可以方便估算电池容量.     

灰色模型在人口预测中的应用

人口预测特别是精确度高、可操作性强的预测方法可为国家和地区经济发展提供有效服务。灰色预测法可以对既含有已知信息又含有不确定因素的系统进行预测,它预测精度高,能够保持原系统的特征,较好地反映系统的实际情况。本文用灰色模型对西安市未来人口规模进行预测,取得了较好的效果。希望能为政府控制本市户籍人口增长规模提供借鉴。     

大型建筑物沉降变形监测与数据处理

本文结合某重点大型建筑物沉降变形监测项目,讨论了该类大型建筑物沉降变形监测的技术与方法,同时应用Visual Basic6.0编程语言开发出可以高精度处理沉降观测数据的程序,得到很好的效果。     

堆石坝变形监测的灰色非线性时序组合模型

结合堆石坝变形的特点,应用逐步回归方法提取大坝变形观测数据系列的水压和温度分量后,用灰色非线性系统模型模拟剩余数据系列的趋势项,用时间序列模型模拟剩余数据系列的随机项,由此建立了堆石坝变形监测的灰色非线性时序组合模型。计算分析表明新模型提高了拟合精度,使堆石坝变形监测的数学模型更趋于合理。     

灰色系统模型在露天矿边坡沉降预测中的应用

为解决抚顺西露天矿边坡沉降变形问题,运用灰色系统模型结合曲线拟合对抚顺西露天矿边坡沉降变形进行预测分析.在传统灰色系统的基础上,运用对数变换的数学方法对实测数据进行改进,建立改进的灰色系统模型,并对露天矿边坡沉降变形进行预测.结果表明:改进的灰色系统模型最大误差仅为0.7%,低于传统灰色理论模型的平均相对误差2.3%,模拟预测效果好,能够满足沉降预测的预报要求.因此,改进的灰色系统模型可用于露天矿边坡变形预测中.     

大坝监测数据的灰色系统动态检验模型

通过对大坝安全监测数据粗差产生原因的分析，提出了一种基于灰色系统理论的监测数据伪位检验方法和检验模型，它无需长序列样本，并可随着环境量的变化调整模型参数。该方法计算量小，速度快，对于监测点较多的自动化系统非常适用。     

灰色预测在高层建筑沉降中的应用

针对已获得的高层建筑沉降的监测数据,运用灰色系统理论建立了沉降的灰色预测模型,从而对系统进行未来隐患的预测。     

改进的灰色模型在软土路基沉降预测中的应用

路基的最终沉降变形对于确定铺筑路面时间、控制和安排施工进度以及路堤的安全与正常使用至关重要.GIM(1)模型是一种改进的GM(1,1)模型,采用等维GIM(1)模型对路基沉降进行了动态滚动预测,预测结果表明该模型精度能够满足工程需要.     

灰色GM(1,1)与线性回归组合模型及其在变形预测中的应用

将GM（1，1）模型和线性回归模型组合起来进行变形预测，改善了原线性回归模型中没有指数增长趋势及灰色GM（1，1）模型中设有线性因素的不足，使组合模型更适用于变形的一般情况。