择优动态灰色模型研究及其在变形监测中的应用

发布时间：2020-05-21 01:17

【摘要】： 动态灰色预测模型是对灰色预测模型的发展和完善。它遵循新信息优先原理,并在此基础上产生了固定维度(等维)的递补动态灰色预测模型。由于新信息占绝对比重,所以该模型有效地解决了原点误差的影响,使得预测结果更加贴近实际情况,从而大幅度地提高了原有灰色模型的预测精度。但是,传统的动态灰色模型为保持数据维度的不变性,不得不对旧有信息进行强制舍弃,这种舍弃导致了以下三个问题的产生： (1)维度选取的不同,对预测结果的精度影响较大。 (2)对维度以外信息不加选择的舍弃,导致大量有用信息流失。 (3)维度限制导致建模数据量过少,预测易失真。本文针对以上三个问题展开了深入的研究。首先,针对传统动态模型维度选取问题,本文采用对不同维度的建模预测结果进行优选试验的方法,得出了灰色动态模型的适宜维度范围。其次,针对有用信息流失问题,提出了一种新的灰色动态预测模型——择优动态灰色预测模型。该模型遵循新信息最优以及数据有效利用率最大原则,通过特定的数学方法对旧有信息进行合理筛选,确保了建模所需的有效数据量,进而解决了传统动态建模数据不足致使建模失真的问题,并将原有的等维信息递补动态预测扩展到非等不定维,扩大了模型的适用性。最后,通过武汉地铁二号线某标段地面沉降监测实例,验证了模型的正确性。论文具体研究工作和主要研究成果如下： 1.动态灰色预测模型维度优选试验为降低人为因素影响,使试验更具客观性,本次试验所用数据全部由Matlab软件随机生成,然后分别选取5-13维数据进行传统动态灰色预测,并将不同维度下所得的预测结果进行比较,所得结论如下： (1)维度过高或过低都会导致预测结果失真,维度选择不同对预测结果影响较大。 (2)适宜的维度范围为7-11维 (3)通过阶段性维度选取试验发现,适宜维度具有阶段性变化,因此在运用动态灰色模型进行预测时,应进行阶段性维度优选试验。 2.择优动态灰色预测模型建模方法研究主要对光滑函数的建立,关联阂值的选取,以及筛选函数的设定方法进行了研究。其主要的建模过程是：通过固定维度的新离散数列,建立二次或高次多项式等拟合函数；以残差平方和最小准则确定关联阈值；通过残差绝对值计算筛选函数。由于择优动态灰色预测模型对旧有信息进行了合理地筛选和剔除,所以该模型可以最大限度地利用有用信息,弥补了等维建模数据不足的缺陷,相应地提高了变形监测预报的准确性。最后,通过模拟试验验证了这一方法的正确性。 3.择优动态灰色模型应用性研究论文对武汉地铁二号线24标段,虎泉站-名都花园站施工作业区间内,沉降监测进行了预测试验。试验数据选取地铁开挖区间前段、中段、后段三个不同断面,在开挖前期、开挖中期、开挖后期进行预测试验。所得试验结论如下 (1)根据地铁开挖的不同时期进行阶段性维度优选试验,可以明显提高预测准确性； (2)择优动态灰色模型所得预测结果精度高,可以满足地铁、过江隧道、跨海大桥等高精度变形监测要求。 4.基于择优动态模型的变形监测数据管理与预报系统的研制为便于对变形监测数据更好的管理,基于择优动态灰色模型的研究成果,开发研制了ODGM变形监测数据库管理与预报系统。该系统针对现有变形监测技术,以周期性重复测量模式和动态数据处理方法作为设计思想,以数据库关系表和结构体作为数据的组织形式,选用Microsoft.NET框架下的Visual Studio 2008作为开发平台,以新一代面向对象编程语言C#作为开发语言,通过SQL 2008数据库管理系统进行数据存储,选用ADO.NET数据库访问接口技术实现数据库的建立、删除、更新和查询,对系统的模块结构和具体功能进行了阐述,并给出了整个系统的设计与算法实现方法。现以成功应用到武汉地铁的部分监测之中。最后,对择优动态灰色模型中存在的不足进行了阐述,并对模型未来的进一步改进和完善作了展望。
【学位授予单位】：中国地质大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：N941.5;TP274

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