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新信息优先的灰色模型在沉降预测中的应用.docx
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2023-02-23
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新信息优先的灰色模型在沉降预测中的应用.docx
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摘要
基于大量沉降监测序列监测后期趋稳的特点,利用新信息优先的新陈代谢灰色 GM(1, 1)模型和优
化的反向累加灰色 GOM(1, 1)模型对工程中呈递减趋势的沉降序列进行建模和预测,并对不同建
模原理得到的模拟和预测结果进行比较,最后将两种模型结合进行分析,结果表明:灰色 GOM(1, 1)
模型对沉降序列有更好的预测效果,两种模型结合的新陈代谢 GOM(1, 1)模型的预测及模拟精度
进一步的提高。
Abstract
Based on the tendency to stability of a large number of sedimentation sequences at
the later stage of monitoring process, the metabolic GM(1, 1) model and the
optimized reverse additive GOM(1, 1) model with new information priority were used
in this paper to establish model and predict the descending trend of settlement
sequences in engineering. Different modeling principles on simulation and prediction
are compared and the results show that GOM(1, 1) model improves the effect of
prediction of the settlement sequence better, and the prediction accuracy is further
improved after using the metabolic GOM(1, 1) model.
译
关键词
新陈代谢 GM(1, 1); GOM(1, 1)模型; 沉降预测; 误差分析
Keywords
metabolic GM(1, 1); GOM (1, 1) model; sedimentation predict; error analysis
译
在利用灰色模型对沉降监测序列的预测过程中,既要考虑模型的系统性因素即充分利用完整建模序
列,又要重视新信息在建模中的重要性。在邓聚龙
[1]
提出的传统灰色 GM(1, 1)模型的基础上,康
超等
[2]
将新陈代谢灰色 GM(1, 1)模型与小波去噪结合应用在沉降预测中,通过新陈代谢的方式保
持建模序列长度不变,增大了模型中新信息权重,预测结果得到了优化。而针对递减序列,宋中民
等
[3]
为了避免传统灰色模型在预测过程中的不合理误差,提出反向累加的灰色 GOM(1, 1)模型,保
证了建模序列与原始序列变化趋势的一致性,兼顾了系统整体性的同时更好的运用了新信息。
本文将两种模型应用于沉降序列的预测工作中,发现两种模型在运用过程中各有优势,新陈代谢
GM(1, 1)模型保证了新老信息替换,更加突出灰色模型利用新信息条件进行建模预测的特点,但
是没有规避对递减序列建模时带来的不合理误差;而优化的反向累加灰色 GOM(1, 1)模型充分利
用了信息的整体特点,建模精度稍弱,但是在预测中效果较好。将两者结合后,模型整体精度得到
显著提高。
1 新陈代谢的灰色 GM(1,1)模型
1.1 传统灰色 GM(1,1)模型
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