修正的GM（1,1）在滑坡变形预测中的应用研究

发布时间：2021-11-04 13:43

　　针对传统灰色GM （1,1）在预测过程中,易受到周围环境因素的影响导致预测精度不高的问题,提出一种同时修正迭代初始值及背景值的GM （1,1）模型。首先基于灰色理论建模机理,迭代初始值选取x（1）（k）进行优化,消除建模过程中由x（1）（1）引起的扰动误差。其次采用复化Simpson积分公式对背景值进行构造,建立迭代初始值与背景值同时修正的GM （1,1）模型。最后依托工程实例进行研究分析,结果表明:同时修正迭代初始值及背景值的GM （1,1）模型精度优于传统模型,滑坡监测点预测值与监测值变形趋势一致。 

【文章来源】：工程勘察. 2020,48(06)

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 修正GM(1,1)模型建立
    1.1 迭代初始条件优化
    1.2 背景值优化
2 传统GM(1,1)建模过程及不足
    2.1 传统GM(1,1)模型的建立
    2.2 传统GM(1,1)模型的不足
    2.3 建模精度检验
3 工程实例
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于优化的DGM（1,1）在桥梁变形预测中的应用[J]. 豆红磊,王景环,杨静,黎付安,程雍.  工程勘察. 2018(09)
[2]西南地区某库岸边坡监测及稳定性分析[J]. 邓建华,李守雷,李小顺.  地下空间与工程学报. 2018(S1)
[3]基于优化GM（1,1）在基坑变形预测中的应用研究[J]. 王景环,豆红磊,刘龙飞,程庸.  矿山测量. 2018(01)
[4]基于集合经验模态分解与支持向量机回归的位移预测方法:以三峡库区滑坡为例[J]. 邓冬梅,梁烨,王亮清,王昌硕,孙自豪,王聪,董曼曼.  岩土力学. 2017(12)
[5]小波分解层数及分量组合对滑坡预测的影响[J]. 卢献健,晏红波,梁月吉.  桂林理工大学学报. 2016(02)
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[7]灰色新陈代谢模型在滑坡动态监测中的应用[J]. 蔡军.  重庆交通大学学报(自然科学版). 2014(05)
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[9]滑坡的变形破坏行为与内在机理[J]. 许强.  工程地质学报. 2012(02)
[10]改进的GM（1,1）模型在滑坡变形预测中的应用[J]. 姚颖康,张春艳,张坤.  水文地质工程地质. 2009(05)

硕士论文
[1]镇江市跑马山滑坡监测及预警预报技术研究[D]. 郑杨.南京大学 2017



本文编号：3475848