時序組合模型的建筑物沉降預(yù)測方法

近年來,城市高層建筑物越來越多,為保證建筑物的安全,要及時預(yù)測其變形趨勢,防患于未然.灰色模型是沉降預(yù)測中常用的模型,在小樣本建模方面具有優(yōu)勢,但很難處理序列的隨機誤差;時間序列模型也是常用的預(yù)測模型,它能夠很好的處理隨機誤差,但其對序列的平穩(wěn)性要求較高,所以其應(yīng)用范圍有一定局限性.本文將兩個模型進行組合,通過matlab軟件編程構(gòu)建模型,并結(jié)合工程實例,分析對比了組合模型與灰色單一模型的預(yù)測精度,得出組合模型優(yōu)于單一模型的結(jié)論.

近年來,城市高層建筑物越來越多,為保證建筑物的安全,要及時預(yù)測其變形趨勢,防患于未然?；疑Ｐ褪浅两殿A(yù)測中常用的模型,在小樣本建模方面具有優(yōu)勢,但很難處理序列的隨機誤差;時間序列模型也是常用的預(yù)測模型,它能夠很好的處理隨機誤差,但其對序列的平穩(wěn)性要求較高,所以其應(yīng)用范圍有一定局限性。本文將兩個模型進行組合,通過matlab軟件編程構(gòu)建模型,并結(jié)合工程實例,分析對比了組合模型與灰色單一模型的預(yù)測精度,得出組合模型優(yōu)于單一模型的結(jié)論。

建筑物沉降觀測結(jié)束之后,為降低和預(yù)防因地基不均勻沉降等因素造成的不安全事故發(fā)生率,準(zhǔn)確預(yù)測建筑物沉降量變化趨勢已引起相關(guān)科研單位的重視。首先,將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析與灰色gm（1,1）模型相結(jié)合,提出gm-ann預(yù)測模型。然后,結(jié)合工程實例驗證模型對監(jiān)測沉降危險點數(shù)據(jù)變化的準(zhǔn)確性,形成matlab擬合曲線和預(yù)測趨勢圖。最終,結(jié)果表明僅考慮時間因素,gm-ann模型明顯優(yōu)于灰色gm（1,1）模型,可使預(yù)測精度提高將近三倍。因此,利用gm-ann預(yù)測模型可以對建筑物安全性進行有效預(yù)測。

本文簡述了時間序列分析的理論,并運用核理論,提出一套建筑物沉降建模方法,進行動態(tài)預(yù)測建筑物沉降的發(fā)展.通過例算,證明該種建筑物沉降動態(tài)預(yù)測方法的正確性.

隨著經(jīng)濟的發(fā)展,電力需求在全世界范圍內(nèi)越來越大,而其中清潔能源的發(fā)展占據(jù)了新能源開發(fā)的主導(dǎo)地位.在我國,風(fēng)力發(fā)電是新能源發(fā)展的重中之重.可是風(fēng)力發(fā)電的效率很難控制,基于風(fēng)力大小的發(fā)電依賴于裝機容量,或者說依賴于風(fēng)電場準(zhǔn)備發(fā)出多少電力.黨風(fēng)電場制造的電力高于實際需求時,由于電力的難于存儲性,多余出的電力實際被浪費,當(dāng)風(fēng)電場制造的電力低于實際需求時,又會影響實際的工業(yè)發(fā)展與民用需求.考慮到風(fēng)電場的裝機容量之巨大,0.1個百分點的效率提升,都會給風(fēng)電場帶來巨大的經(jīng)濟利益.本文致力于應(yīng)用組合模型于電力需求預(yù)測并得到精確的預(yù)測結(jié)果,從而指導(dǎo)實際運營中風(fēng)電場的電力供給計劃.在這篇文章中,ennm(elmannetworkmodel)和arsrm(splinerollingauto-regressivemodel)被應(yīng)用與短期電力數(shù)據(jù)預(yù)測與中長期電力數(shù)據(jù)預(yù)測.組合模型的測試在newsouthwales的實際數(shù)據(jù)中測試.就在我們做出研究的期間,newsouthwales的電力需求波動與6000kwh與13000kwh之間.我們通過對總體數(shù)據(jù)的分析,提出了一種新的基于電力卡方測試的分類方式.通過這種方式電力數(shù)據(jù)可以被分為7種.我們以字母a~g來命名分類后的數(shù)據(jù).與此同時,數(shù)據(jù)會被分類為兩個部分,其中的一個部分含有兩個或兩個以下的極值點,另一部分含有三個或三個以上的極值點,這種分類是為了幫助我們更好的研究數(shù)據(jù)特性并為我們能夠更好的應(yīng)用模型做出貢獻.

為了克服建筑物變形預(yù)測中單一模型預(yù)測精度差、不穩(wěn)定的問題,本文融合了適應(yīng)性強、互補性好的自回歸滑動模型、灰色模型和三次指數(shù)平滑法三種模型,基于誤差平方和最小準(zhǔn)則,采用滾動時間域的方式構(gòu)建了非負(fù)變權(quán)組合預(yù)測模型.工程應(yīng)用表明:非負(fù)變權(quán)組合預(yù)測模型的預(yù)測精度、可靠性優(yōu)于三種單一預(yù)測模型、方差倒數(shù)組合預(yù)測模型以及等權(quán)組合預(yù)測模型.研究成果對建筑物沉降預(yù)測具有較好的參考價值.

為了克服建筑物變形預(yù)測中單一模型預(yù)測精度差、不穩(wěn)定的問題,本文融合了適應(yīng)性強、互補性好的自回歸滑動模型、灰色模型和三次指數(shù)平滑法三種模型,基于誤差平方和最小準(zhǔn)則,采用滾動時間域的方式構(gòu)建了非負(fù)變權(quán)組合預(yù)測模型。工程應(yīng)用表明:非負(fù)變權(quán)組合預(yù)測模型的預(yù)測精度、可靠性優(yōu)于三種單一預(yù)測模型、方差倒數(shù)組合預(yù)測模型以及等權(quán)組合預(yù)測模型。研究成果對建筑物沉降預(yù)測具有較好的參考價值。

伴隨著地下空間工程大量興建,在基坑開挖階段,定期觀測周邊建筑物沉降,分析預(yù)測其未來的沉降變化規(guī)律、發(fā)展趨勢,對保證建筑物與人民生命財產(chǎn)安全具有重要意義。為科學(xué)合理預(yù)測基坑周邊建筑物沉降值,在綜合常用灰色預(yù)測模型,即verhulst模型、gm(1,1)模型和scgm(1,1)_c模型優(yōu)點的基礎(chǔ)上,建立灰色組合模型,通過挖掘各單一模型的有效信息,優(yōu)化擬合結(jié)果,從而對基坑周邊建筑物的沉降值進行有效預(yù)測。實例應(yīng)用表明:灰色組合模型的預(yù)測值與觀測數(shù)據(jù)的擬合結(jié)果優(yōu)于單一預(yù)測模型,其預(yù)測精度明顯提升,沉降預(yù)測值更為可靠,可為采取相應(yīng)的預(yù)防或處理措施提供科學(xué)決策依據(jù)。

介紹了小波分析與時間序列組合模型的優(yōu)點,給出了利用該組合方法對建筑物變形監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析和預(yù)測的思路,并對長江紫都c塊1#樓的沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)進行了分析和預(yù)測。結(jié)果表明,該方法能有效分析和預(yù)測建筑物的沉降變形情況,建筑物各沉降點的累積沉降量均在允許的范圍內(nèi),隨時間的推移,沉降累積量趨于平穩(wěn),該建筑物基本穩(wěn)定。

針對建筑能耗的預(yù)測問題,提出一種基于深度條件受限玻爾茲曼機(crbm)的預(yù)測方法.首先,將傳統(tǒng)受限玻爾茲曼機進行擴展,融入一個歷史條件輸入層,使其能夠根據(jù)歷史時間序列來預(yù)測未來序列.然后,在crbm基礎(chǔ)上構(gòu)建深度crbm模型,用來執(zhí)行建筑能耗的預(yù)測.在一個\"個體家庭電力消耗\"數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,提出的方法能夠準(zhǔn)確預(yù)測出預(yù)定時間段內(nèi)的建筑能耗,能夠為電力調(diào)度提供一定的依據(jù).

建立基于支持向量機的建筑物沉降預(yù)測模型,并將其應(yīng)用于建筑物的沉降預(yù)測。與采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果相比,支持向量機取得較好的預(yù)測結(jié)果。實例表明支持向量機在小樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測上具有精度高、泛化能力強的特點,為建筑物的沉降預(yù)測提供一種新的方法。

為了確保建筑物施工、運營期間的安全,需要進行沉降觀測.分析了沉降觀測的流程和要求,在沉降觀測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,提出了使用雙曲線進行沉降預(yù)測的方法,從而可以根據(jù)預(yù)測的沉降量,科學(xué)決策,確定沉降觀測的周期.

GM(1,1)加權(quán)模型預(yù)測建筑物沉降的研討

為了研究隧道周邊建筑物地表的變形,本文根據(jù)京東方蒸汽管道工程隧道開挖過程中周邊建筑物地表的沉降觀測數(shù)據(jù),利用二次指數(shù)平滑法和灰色系統(tǒng)法建立數(shù)學(xué)模型,分別對建筑物地表做變形預(yù)測,并對預(yù)測結(jié)果進行分析和對比,結(jié)果顯示二次指數(shù)平滑法的預(yù)測精度更高。對于隧道周邊建筑地表沉降的預(yù)測二次指數(shù)平滑法效果更好,比較符合實際變形曲線,相對來說是一種較好的變形預(yù)測方法,為隧道的開發(fā)過程中防止安全事故的發(fā)生、避免經(jīng)濟損失和人員傷亡提供一種參考方法。

為進一步提高灰色verhulst模型的預(yù)測精度,將ls-svm算法與灰色verhulst模型相結(jié)合,對灰色verhulst模型的參數(shù)估計方法和預(yù)測方法進行了改進。該方法采用ls-svm算法,構(gòu)造以背景值序列和原始序列為訓(xùn)練樣本的ls-svm,將verhulst模型參數(shù)的估計問題轉(zhuǎn)化為灰色ls-svm的參數(shù)估計問題,依據(jù)ls-svm算法求得灰色ls-svm的參數(shù),進而得到verhulst模型的參數(shù)估計,方法上遵循了結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則,適合verhulst小樣本建模的特點。將改進的模型應(yīng)用于軟土地基建筑物的沉降預(yù)測,結(jié)果表明本文的方法是可行的且有效的,比傳統(tǒng)方法預(yù)測精度高。

用灰色模型預(yù)測建筑物的沉降楊龍彪１前言在建筑工程施工中，不僅需要對建筑的沉降及時進行觀測，而且要求對其沉降的發(fā)展趨勢，未來沉降量的大小進行預(yù)測。為控制施工速度和施工方法提供必要的參考數(shù)據(jù)，在建筑物施工初期，由于沉降信息的貧乏和不確定性，進行定量的預(yù)測...

介紹灰色非等間距gm(1,1)模型的建立及其精度評定方法,著重探討模型精度的主要影響因素,并從模型背景值的構(gòu)造以及初值選取兩個方面對灰色非等間距gm(1,1)模型進行改進,結(jié)合高層建筑沉降監(jiān)測實例進行預(yù)測結(jié)果分析,結(jié)果表明,改進后的灰色模型具有較高的精度,在沉降預(yù)測中具有較高的應(yīng)用價值。

建筑物地基沉降的灰色模型gm（1，1）預(yù)測法——文章主要運用灰色理論建立基于實際觀測數(shù)據(jù)的沉降預(yù)測模型gm(1，1)．并通過其與另外2個工程中常用到的模型在同一實際工程的沉降預(yù)測值和實際觀測結(jié)果的比較。證明gm（1，1）模型具有較好的預(yù)測結(jié)糶?？捎糜诠こ虒?..

在傳統(tǒng)gm(1,1)模型的基礎(chǔ)上考慮初始條件選取的理論缺陷,提出了改進的灰色預(yù)測模型。通過在隧道開挖后上方建筑物沉降預(yù)測值與實測值的對比分析得出,該模型具有良好的精度,并具有一定的工程應(yīng)用價值。

為了簡化震害預(yù)測工作,提出了一種多因素影響的建筑物群體震害預(yù)測方法。首先,將已有數(shù)據(jù)庫中的資料按不同相似度進行分類,從中選取所需要的樣本數(shù)據(jù)。然后將所選取的樣本數(shù)據(jù)按不同影響因素分類,分別求出考慮各影響因子下的震害矩陣,再由房屋普查資料得出預(yù)測區(qū)考慮各影響因素時各影響因子下的房屋的建筑面積,并將建筑面積比例作為各影響因子的權(quán)重,最終得出預(yù)測區(qū)某種結(jié)構(gòu)類型整體的震害矩陣。利用文中方法建立了廈門市多層砌體結(jié)構(gòu)的震害矩陣,與廈門市采用單體抽樣法得出的震害矩陣相比較,其平均震害指數(shù)最大差值不大于0.041,驗證了此方法的可行性。

以往的震害預(yù)測方法往往需要調(diào)查建筑物的詳細(xì)力學(xué)特性參數(shù),這對個別社區(qū)的范圍是可行的,但對整個城市的震害預(yù)測,則需要耗費巨大的財力、物力,因此需要研究適用于城市群體建筑物的快速震害預(yù)測方法.提出基于范例推理的建筑物震害預(yù)測方法,該方法通過建筑物震害范例的表示、索引、檢索和調(diào)整模型,并運用access建立了建筑物震害范例庫,實現(xiàn)了基于灰色關(guān)聯(lián)分析確定屬性權(quán)重和歐式距離、曼哈頓距離、模糊相似優(yōu)先及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的4種檢索方法來預(yù)測城市未知建筑物的震害結(jié)果.該方法能夠在較少的投資和時間下,迅速給出城市的震害預(yù)測結(jié)果.最后將該方法應(yīng)用于廈門市的建筑物震害預(yù)測,結(jié)果表明該系統(tǒng)具有良好的可操作性和結(jié)果可靠性.

應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論預(yù)測高層建筑物的沉降,通過實測數(shù)據(jù)進行參數(shù)計算,然后對后續(xù)變形進行預(yù)測,其預(yù)測結(jié)果與實測結(jié)果完全吻合,較好地用于指導(dǎo)工程進度和安全評價。