基于灰色模型的建筑物沉降预测方法

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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
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２—４３４８．２０１５．０４．０１０
基于灰色模型的建筑物沉降预测方法
邹为彬，袁玉珠
（福建工程学院交通运输学院，福建福州３５０１１８）摘要：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
物沉降趋势进行预测，为施工决策起到良好的参考作用。
关键词：预测；灰色模型；沉降；Ｎｅｔｏｗｎ插值法
中图分类号：Ｐ２５文献标志码：Ａ文章编号：１６７２— ４３４８（２０１５）０４— ０３５１ —０６
ห้องสมุดไป่ตู้
变形监测分析与预报对确保工程建筑物的安
Ｇｒｅｙｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ（ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ）ｍｅｔｈｏｄｏｆｂｕｉｌｄｉｎｇｓｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔ
ＺｏｕＷｅｉｂｉｎ，ＹｕａｎＹｕｚｈｕ
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第１３卷第４期
２０１５年８月
福建工程学院学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｕｊｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｖｏ１．１３Ｎｏ．４
Ａｕｇ．２０１５
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｎｄＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，ＦｕｊｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｙ，ｇＦｕｚｈｏｕ３５０１１８，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｅｆｒｏｒｍａｎｃｅｏｆｇｒｅｙｍｏｄｅｌｉｎｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｂｕｉｌｄｉｎｇｓｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔ，ｔｈｅｔｉｍｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｍｅｔｈｏｄａｎｄＮｅｗｔｏｎｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅａｄｏｐｔｅｄｔｏｔｒａｎｓｆｏｍｒｎｏｎ — ｅｑｕｉｄｉｓｔａｎｔｄａｔａ
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Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ｇｒａｙｍｏｄｅｌ；ｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔ（ｓｕｂｓｉｄｅｎｃｅ）；Ｎｅｗｔｏｎｉｎｔｅｐｏｒｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ
不同模型计算值tabcalculationvaluedifferentmodels观测时间原始观测数据mm模型计算值mmgm11时间差模型模型一gm11newton模型模型二加权时间差模型模型三加权newton模型模型四基于时间加权时间差模型模型五基于时间加权newton模型模型六2013120413929140455144659141372145501143845144192201312071462214527814906714629514996114833914862120131816737164420166408165669167517166055166055201312231749017393617494417532417616317479217464220133018758188191187635189793189022187802187415不同模型计算精度tabcalculationprecisiondifferentmodels精度指标观测时间模型计算精度mmgm11时间差模型gm11newton模型加权时间差模型加权newton模型基于时间加权时间差模型基于时间加权newton模型相对误差12040844944652201312079500525664201302009792013122355003024072152013300330031807701209平均误差不同模型预测值比较tabpredictionvaluesamongdifferentmodels观测时间原始观测数据mm模型预测值mmgm11时间差模型gm11newton模型加权时间差模型加权newton模型基于时间加权时间差模型基于时间加权newton模型201401031947619685519529619859119678719566719512920140106201702036142012472054562028192017812011222014011020817212988209464214980211151210231209401不同模型预测值精度比较tabaccuracycomparisonamongpredictionvaluesdifferentmodels精度指标观测时间模型计算精度mmgm11时间差模型gm11newton模型加权时间差模型加权newton模型基于时间加权时间差模型基于时间加权newton模

基于非等时序灰色模型的路基沉降预测

ｉ（）ｓｔ（一）］ｓｔ ∞ ｎ＝：ｉｎ１ｔ＝：［＋（）
较，结果表明灰色模型的预测沉降量与实际沉降量
更接近，度更高。精
２非等时序灰色模型
当ｔ２３ …，一１利用Ｌｇｎｅ＝，，ｎ时，ａａｇ插值函数ｒ分段线形插值，：有
所以要将非等时距序列变换成等时距序列，后才然
从而得到等时距沉降增量时间序列为：
｛（）＝，，ｎｓｔＩ１２ …，｝ｔ
２２建立等时距序列模型．以式（）７的为原始数据序列，为ｓ记 ‘ 们。
・
８・
北方交通
２１０１
基于非等时序灰色模型的路基沉降预测
边旭日
（延边公路勘测设计有限责任公司，延吉摘１３０）３０２
要：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
示各时段间隔不相等。
（２）
ｓ（＝窆ｓ（）ｉ１２…，）ｉ）ｋ（．，，ｎ
令：ｚ（＝｛（）ｚ２，‘ ３，，‘ （）（）ｚ（） … ｚ ’ ｎ｝
式中，ｔ—Ａｉ；， ∈｛，，， △ ｉｔ ≠ｊｉｊ１２ … ｎ一１，表；）这
应用，并对等间隔的灰色模型Ｇ１１进行了改进，Ｍ（，）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

基于灰色预测模型在建筑物沉降观测中的应用

基于灰色预测模型在建筑物沉降观测中的应用建筑物沉降是指建筑物地基下沉的现象，通常由于地基土质不均匀或承载力不足引起。

随着城市化的发展，许多建筑物的沉降问题日益突出，给人们的生活和财产带来了很大的威胁。

因此，对于建筑物的沉降观测和预测变得非常重要。

灰色预测模型是一种常用的预测模型，可以用来预测和分析一些不规则的、不完全的数据。

它适用于数据量较小、数据类型复杂的情况，具有模型简单、计算快速、效果良好的特点。

在建筑物沉降观测中，灰色预测模型可以用来分析和预测建筑物的沉降趋势，帮助人们及早发现和解决潜在的问题。

首先，灰色预测模型可以用来分析建筑物沉降数据的规律和趋势。

通过对观测到的沉降数据进行处理和分析，可以得到沉降速率和趋势。

这对于判断建筑物是否存在沉降问题以及沉降的严重程度非常有帮助。

其次，灰色预测模型可以用来预测建筑物未来的沉降情况。

通过将观测到的沉降数据输入灰色预测模型，可以建立模型并预测未来的沉降趋势。

这对于规划工程和制定修补计划非常有意义，可以避免沉降问题进一步恶化或造成损失。

此外，灰色预测模型还可以用来评估不同因素对建筑物沉降的影响程度。

通过对建筑物沉降数据进行多因素分析，可以确定不同因素对沉降的贡献程度。

这对于找到沉降的根本原因和采取相应的措施非常重要。

最后，灰色预测模型还可以与其他模型和方法结合使用，提高建筑物沉降预测的准确性和可靠性。

例如，可以结合时间序列分析、神经网络等方法，利用不同模型的优势进行建模和预测，得到更准确的结果。

综上所述，基于灰色预测模型在建筑物沉降观测中的应用具有重要的意义。

通过对沉降数据进行分析和预测，可以及早发现和解决沉降问题，保护建筑物的安全和稳定。

但需要注意的是，在应用灰色预测模型时需要考虑到模型的局限性，合理选择数据和模型，并结合实际情况进行分析和判断。

基于灰色预测模型在建筑物沉降观测中的应用

基于灰色预测模型在建筑物沉降观测中的应用近年来，由于城市化的不断推进和建筑物的大量兴建，建筑物的沉降问题日益凸显。

建筑物的沉降不仅会引起建筑物的结构安全问题，还会直接影响周边地面及其上的其他建筑物的稳定性。

因此，对于建筑物沉降问题的及时监测和预测显得尤为重要。

目前，建筑物沉降的监测和预测方法主要有四种：GPS监测、精密水准测量、经验方程和数学模型。

相对而言，数学模型具有计算简便、模型可描述性强、灵敏度高等优点，因此得到广泛的应用。

其中，基于灰色预测模型的沉降预测方法受到了越来越多的关注。

灰色预测模型是一种基于少量数据，通过对其进行灰度化处理后建立的预测模型。

其主要原理是将原始数据序列转化为灰色数列，从而用较少的信息集确定未来趋势。

基于灰色预测模型的沉降预测方法主要分为以下四个步骤：1）数据预处理；2）建立灰色预测模型；3）模型参数预测；4）沉降量预测。

首先，进行数据预处理过程。

该过程包含数据清洗、数据平滑和数据规范化三个步骤。

其目的是对原始数据进行预处理，消除数据中的噪声和异常，保证预测结果的可靠性。

其次，建立灰色预测模型。

建立灰色预测模型有多种方法，如GM（1,1）模型、DGM（1,1）模型、DGM（2,1）模型等。

灰色预测模型是建立在原始数据的灰色理论基础上的，主要目的是对于不确定性较高的情况下，能够准确预测未来的变化趋势。

第三，预测模型参数。

在建立灰色预测模型后，需要对模型参数进行预测，通过模型参数的预测，预测未来的趋势。

最后，进行沉降量的预测。

预测结果可以通过误差分析和模型比较进行验证。

灰色预测模型的优点在于对于少量的数据，也可以得到准确的预测结果，并且可以综合考虑各种因素对于沉降的影响程度，因此适用于建筑物沉降问题的预测。

总之，基于灰色预测模型在建筑物沉降观测中的应用，可以提高预测的准确性和可靠性，对于建筑物的安全性保障具有重要意义。

基于灰色预测模型在建筑物沉降观测中的应用

基于灰色预测模型在建筑物沉降观测中的应用建筑物的沉降是建筑物结构安全性的重要指标之一，对建筑物的长期使用和维护具有重要的意义。

传统的沉降观测方法主要采用水准仪等设备对建筑物测量位移，然后分析和判断沉降情况。

然而，传统的沉降观测存在数据采集不充分、数据处理缺乏科学性等不足之处，导致沉降预测的准确性不高。

为了解决这些问题，灰色预测模型被广泛应用于建筑物沉降观测中，具有高准确性和预测能力。

灰色预测模型是一种基于灰色系统理论的预测模型，能够有效地解决少量数据和缺乏规律的问题。

该模型采用灰色关联度分析方法，将建筑物沉降观测数据转化为一组离散的数据序列，然后依据灰色预测模型将数据序列进行矩阵计算和预测，得到建筑物未来的沉降趋势和变化规律。

1. 确定影响建筑物沉降的主要因素。

灰色预测模型通过对建筑物沉降的历史数据进行分析和计算，可以确定影响建筑物沉降的主要因素，如建筑物结构设计、地基土壤特性等。

这可以为建筑物沉降的预测提供更准确的数据基础。

2. 评估建筑物沉降的发展趋势。

利用灰色预测模型可以通过对已有数据序列的分析和计算，得出建筑物沉降的发展趋势，预测建筑物未来的沉降变化情况，以便对建筑物的维护和管理提供指导。

3. 预测建筑物在特定条件下的沉降变化。

灰色预测模型可以将建筑物沉降观测数据与气象、地质、地貌等因素相结合，以期得到更准确的预测结果。

这可以为建筑物的维护和管理提供更为详细和全面的信息。

从以上几个方面可以看出，灰色预测模型在建筑物沉降观测中充分发挥了其优越性和预测能力，为建筑物的维护和管理提供了有力的支持和保障。

同时，在建筑物工程设计和施工中，也应加强沉降观测和数据处理工作，并采用灰色预测模型进行沉降预测和分析，以提高建筑物结构的安全性和使用寿命。

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基于非等时序灰色模型的路基沉降预测

基于灰色预测模型在建筑物沉降观测中的应用

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