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更新時(shí)間：2025.06.07
多變量殘差修正的灰色模型在建筑物沉降預(yù)測中的應(yīng)用

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多變量灰色MGM(1,n)模型對建筑物的沉降監(jiān)測將會(huì)產(chǎn)生更好的預(yù)測結(jié)果,但是灰色MGM(1,n)預(yù)測模型存在著自身的缺陷,具有系統(tǒng)的誤差.基于此,通過對傳統(tǒng)MGM(1,n)模型的殘差序列進(jìn)行修正,建立優(yōu)化的灰色EMGM(1,n)模型.最后,以某建筑物的沉降實(shí)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),建立灰色GM(1,1)、MGM(1,n)和EMGM(1,n)模型的預(yù)測結(jié)果并進(jìn)行比較,結(jié)果表明:灰色EMGM(1,n)模型的預(yù)測精度優(yōu)于灰色GM(1,1)和MGM(1,n)模型,新模型使預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確、可靠.

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正的殘差智能灰色模型在負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用

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灰色GM(1,1)預(yù)測模型,要求樣本數(shù)據(jù)少,具有原理簡單、運(yùn)算方便、短期預(yù)測精度高、可檢驗(yàn)等優(yōu)點(diǎn),在負(fù)荷預(yù)測中得到了廣泛應(yīng)用,但是也有其局限性。當(dāng)數(shù)據(jù)灰度越大,預(yù)測精度越差,且不太適合經(jīng)濟(jì)長期后推若干年的預(yù)測,在一定程度上是由模型中的參數(shù)α造成的,為此引入向量θ,建立殘差GM(1,1,θ)模型,利用蟻群優(yōu)化算法對其進(jìn)行求解,同時(shí)應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其預(yù)測殘差進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)證分析表明,與傳統(tǒng)的預(yù)測方法相比,大大提高了預(yù)測精度,該方法具有一定的實(shí)用價(jià)值。

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