灰色馬爾可夫理論建筑業(yè)碳排放量預測

在明確碳排放量計算公式和碳排放因子的基礎上，文章建立建筑施工過程中碳排放量預測模型，并對建筑施工過程中材料及機械設備使用情況進行實證分析，得出建筑面積與施工過程碳排放量存在顯著的線性關系。最后通過實例對該碳排放量預測模型進行應用研究。

應用灰色系統理論和馬爾可夫鏈預測理論建立了納米復合陶瓷刀具磨損量的灰色-馬爾可夫鏈預測模型,研究了刀具磨損量和刀具壽命的預測方法。awt納米復合陶瓷刀具的磨損量及刀具壽命預測結果表明,預測值與實測值誤差較小。

交通量是一個不平穩(wěn)的時間序列,在不確定性條件和缺乏數據資料的情況下,交通量的預測是一個較復雜的問題。灰色馬爾科夫鏈模型是一種結合經典灰色理論和馬爾科夫鏈的狀態(tài)轉移行為的預測模型。該模型在灰色預測理論的基礎上,再對隨機波動大的殘差序列進行馬爾科夫預測,實現了兩者的優(yōu)勢互補,克服了兩者的不足。以太原市漪汾橋斷面的交通量的數據在傳統灰色gm(1,1)預測模型的基礎上建立交通量的灰色馬爾科夫鏈模型,研究表明,該模型在交通量的預測方面相對傳統的灰色gm(1,1)模型有更高的精度。

基于灰色理論和馬爾科夫理論,建立傳統的灰色預測模型和灰色馬爾科夫預測模型,對西安地鐵客流量的數據進行分析預測；然后對原始數據序列滑動平均處理,再用無偏gm(1,1)模型擬合系統的發(fā)展變化趨勢,將修正后得到的模型與馬爾科夫模型進行結合,提出改進的灰色馬爾科夫模型預測方法。利用改進后的新模型對地鐵客流的預測結果與傳統的灰色馬爾科夫模型進行對比。結果表明,改進后的灰色馬爾科夫模型預測精度有顯著提高。

本文將馬爾柯夫理論與灰色理論相結合，建立了gm（（1，1）模型，并將其應用于實際．本文針對重慶市商品房價格進行了建模分析，并預測了未來價格的發(fā)展的趨勢，相對于單用馬爾柯夫理論建模提高了精度。

生產階段運轉階段 砂礫m 3 3.1152.64 采石（原石）m33.968.43 石材加工品（板類）m22.332.03 巖棉kg0.330.02 鋼胚（高爐）t2118.549.06 鋼胚（電弧爐）t393.149.06 鋼筋及鐵件t923.4541.3 型鋼t940.8641.3 冷軋輕型鋼t906.9341.3 不銹鋼板、不銹鋼t1405.142.3 熱軋鋼板t842.7343.3 冷軋鋼板t861.1244.3 不銹鋼管kg1.450.04 鍍鋅鋼管kg0.930.04 冷軋鋼管kg0.90.04 一般水泥（卜特蘭）t409.5735.6 白水泥t956.3635.6 爐石粉t68.311.83 高爐水泥（爐石粉30%）t307.1928.47 高爐水泥（爐石粉45

基坑預測問題關系到工程施工的安全,在施工過程中對基坑進行周密的監(jiān)測和變性預測分析顯得尤為重要.針對傳統預測模型存在固有偏差和可靠性低的缺點,采用新陳代謝的原理對無偏灰色加權馬爾科夫模型進行改進.該模型先用無偏灰色模型擬合系統的總體變化趨勢,然后,對擬合殘差進行馬爾可夫狀態(tài)劃分,并根據各階權重對不同步長的轉移矩陣進行加權處理,用加權后的無偏灰色馬爾科夫模型進行預測.在每一步的預測中,利用新陳代謝的原理不斷更新建模所使用的數據.將該模型用于基坑沉降預測,并通過實例進行驗證.實驗表明:基于新陳代謝的無偏灰色加權馬爾科夫模型提高了基坑沉降預測的精度和可靠性,預測精度與未改進模型相比提高了8.54%.

我國建筑事故預測中具有統計數據少、數據波動性大等特點,缺乏具有高精度、可操作性強的預測模型。將灰色系統理論和馬爾可夫原理相結合,充分發(fā)揮了灰色系統理論適用于小樣本數據擬合和馬爾可夫適合處理數據波動大的系統過程的優(yōu)勢,通過gm(1,1)模型的建立,提出一種適合建筑事故統計數據特點的灰色馬爾可夫預測方法。將該方法應用于1994—2007年建筑施工事故次數分析,以此為基礎對2008—2009年的建筑施工事故次數進行預測。研究結果表明:基于灰色馬爾可夫理論建筑事故預測結果精度可達90%以上。

建筑物作為一個特殊的物體,必須正確預測其變形發(fā)展趨勢,灰色gm(1,1)模型由于自身的局限性使其在沉降預測中顯得方法單一。本文提出一種預測模型,灰色馬爾可夫模型,該模型結合了灰色模型和馬爾可夫模型的優(yōu)點,共同來判斷建筑物的發(fā)展趨勢,并通過實例來驗證該方法的可行性。

以低碳為特征的綠色建筑技術是解決我國資源和環(huán)境瓶頸以及應對氣候變化的關鍵舉措。本文以控制住宅建筑的碳排放量、發(fā)展低碳綠色建筑為目標,從建材的生產、運輸、建筑施工、正常使用、拆除以及拆除以后廢棄物的處理等方面,對住宅建筑的能源消耗、co2排放量及節(jié)能減排的措施和潛力進行了分析,歸納了建筑能耗的類別并對其進行了分析。分析結果表明,住宅建筑在使用階段和建材生產階段的能耗和碳排放量占建筑總能耗和總碳排放量的90%以上,而且這2個階段的能耗和碳排放量均具有較大的節(jié)能減排潛力;其它3個階段的能耗和碳排放量相對很小。

結合灰色理論短期預測優(yōu)勢以及馬爾科夫預測模型無后效性特點,建立基于灰色-馬爾科夫理論的組合預測模型,研究瀝青路面性能衰變規(guī)律。以重慶某高速公路歷年rqi檢測數據為例,用matlab計算rqi灰色預測值并驗證模型的精度；通過灰色預測方程反算使用年限序列,并建立馬爾科夫狀態(tài)轉移矩陣,對rqi進行預測。結果表明:灰色預測模型對rqi預測精度達到一級,預測結果可靠性較高；根據灰色-馬爾科夫模型,預測rqi衰變規(guī)律,對比單一的灰色預測模型,灰色-馬爾科夫組合預測模型精度更高,更適用于路面性能的長期預測。

針對隨機波動較大的施工質量成本預測問題,結合灰色scgm(1,1)預測模型和馬爾可夫預測模型的優(yōu)點,建立了灰色馬爾可夫scgm(1,1)預測模型,并以實例證明灰色馬爾可夫預測模型對隨機波動性較大的施工質量成本的數據列的預測,具有較高的準確性。

將結合灰色系統理論與馬爾可夫理論,對公路交通事故進行預測.利用灰色馬爾可夫預測模型,可有效地處理類似交通事故等隨機性、波動較大的數據。

針對公路運量預測中彈性系數隨機波動性較大的問題,結合灰色模型可以揭示預測數據的發(fā)展趨勢以及馬爾可夫預測適合描述隨機波動性較大的預測問題的優(yōu)點,建立了公路運量預測中彈性系數的灰色馬爾可夫預測模型;用該模型對北京市公路客運彈性系數進行預測,驗證了模型對公路運量中彈性系數進行預測的合理性。研究結果表明,灰色馬爾可夫預測模型能夠較好地提高公路運量預測中彈性系數的預測精度,對于提高公路運量預測精度具有重要意義。

灰色模型不適合長期、隨機性和波動性較大的數據序列預測,針對這一問題引入馬爾可夫預測理論,建立了公路運輸彈性系數的灰色馬爾可夫預測模型。模型兼有灰色預測和馬爾可夫預測的優(yōu)點,克服了隨機波動性數據對公路運輸彈性系數預測精度的影響,拓寬了灰色預測模型的應用范圍。通過湖南省公路客運彈性系數預測的實例證明,基于灰色馬爾可夫的公路運輸彈性系數預測模型的預測精度普遍高于灰色gm(1,1)模型的預測精度,具有較好的實用性。

灰色模型是經濟預測方法中最有效的方法之一,但灰色模型對波動性大的序列預測時精度較差。針對這一不足,提出灰色-馬爾可夫的改進模型。新模型將原始序列進行對數運算提高數據光滑度,采用距離法降低灰色模型的相對誤差,馬爾可夫鏈對預測值進一步修正。將改進模型運用到景德鎮(zhèn)陶瓷工業(yè)產值預測中,并與傳統灰色模型、灰色-馬爾可夫模型預測結果進行對比。結果表明改進模型的相對誤差遠小于灰色模型,預測精度優(yōu)于灰色-馬爾可夫模型,更能反應經濟發(fā)展趨勢。

科學的貨運量預測對鐵路發(fā)展戰(zhàn)略的制定具有十分重要的意義.針對灰色模型的預測結果精確度受原始數據變化幅度的影響較大,且要求累加生成的數據列具有指數性質的缺點,采用帶波動的多項式來替代gm(1,1)模型中的指數形曲線,并通過馬爾可夫鏈對其預測結果進行修正,從而建立改進的灰色-馬爾可夫鏈預測模型,同時利用該改進模型對我國鐵路貨運量進行預測,并與傳統的gm(1,1)模型、改進的gm(1,1)模型和灰色-馬爾可夫模型3種預測方法進行了比較,結果表明:提出的預測方法具有較高的精度,具有一定的可行性和有效性,預測結果可指導鐵路建設與管理.

根據公路橋梁荷載的特點,采用新維改進灰色馬爾科夫模型進行公路橋梁荷載預測。通過實例預測結果和實測結果比較可知,應用該預測模型對橋梁荷載進行預測,其預測精度、準確度較高,本荷載預測模型可以直接應用于橋梁結構設計和耐久性研究。

以建筑施工過程中頻發(fā)的坍塌事故為研究對象,將灰色gm(1,1)模型與馬爾柯夫預測技術相結合,構建坍塌事故的灰色馬爾柯夫預測模型,并以我國三級以上建筑工程坍塌事故統計數據為基礎,對我國坍塌事故進行趨勢分析和狀態(tài)預測。

城市污水及主要污染物排放量的灰色預測模型

橋梁耐久性預測不僅可以揭示橋梁在整個使用期間耐久性退化過程和變化趨勢,而且是采取合理維修加固方案的依據。該文考慮橋梁耐久性檢測數據非等時距的特點,采用三彎矩法對其進行處理,并在處理數據基礎上,應用灰色-馬爾科夫組合模型進行模擬,并提出組合模型對橋梁耐久性進行預測,解決了傳統模型無法考慮不確定因素和耐久性狀況不平穩(wěn)變化的影響。最后通過對遼寧省某橋的耐久性進行實際預測,并將計算結果進行對比,驗證了改進模型的有效性和實踐性。

將鐵路客運量預測分為運量趨勢預測和運量波動預測,分別采用灰色gm(1,1)模型和馬爾柯夫過程進行預測,并將兩者結合形成灰色馬爾柯夫鐵路客運量預測方法。根據1990年—2002年的鐵路客運量數據,預測2003年的客運量以檢驗模型預測效果,并對我國“十一五”期間鐵路客運量進行預測,分析證明基于灰色馬爾柯夫過程預測方法的預測可信度。