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      灰色與線性回歸組合模型在變形預(yù)測中的應(yīng)用研究

      2012-04-16 09:15:18鄭偉濤丁嘯
      電腦與電信 2012年5期
      關(guān)鍵詞:構(gòu)筑物預(yù)測值實例

      鄭偉濤丁嘯

      (1.東華理工大學(xué)測繪工程學(xué)院,江西南昌330013;2.撫州市廣播電視局,江西撫州344000)

      1.引言

      由于多種因素的影響,建構(gòu)筑物在建設(shè)和使用的過程中,發(fā)生一定限差范圍內(nèi)的沉降均被視為正?,F(xiàn)象,但如果超出限差范圍,勢必會對建構(gòu)筑物的安全和穩(wěn)定性造成影響。所以,對這些重要建筑物進行定期監(jiān)測,并且根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)對建筑物的沉降趨勢做出準(zhǔn)確的判斷和預(yù)測,及時將沉降有關(guān)的信息和變形情況提供給項目相關(guān)人員以提高施工的效率和精度,從而為整個工程建設(shè)提供有力的技術(shù)支持和決策依據(jù),是表達沉降監(jiān)測成果的有效方法[1]。

      回歸分析法、時間序列方法、灰色模型法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、遺傳算法等都是預(yù)測建構(gòu)筑物沉降的方法[2],這些方法都有大量的成果和實例。由于影響建構(gòu)筑物沉降量的因素[3]多而雜,至今還沒有一種預(yù)測方法能對其進行準(zhǔn)確的預(yù)報。用不同的預(yù)測方法得出的結(jié)果可能會相差很大,這給實際應(yīng)用中的模型選擇和精度預(yù)測帶來了很多不便。針對這些實際情況,我們引入了組合預(yù)測的思想,將灰色模型(GM(1,1))法、線性回歸模型進行組合,與單一的灰色模型和簡單的滑動平均做出對比,得出組合模型計算較準(zhǔn)確,精度較高,并通過實例加以驗證。

      2.GM(1,1)模型原理

      記原始序列為X0[4]:

      根據(jù)灰色系統(tǒng)理論對原始序列做1次累加生成后,得到生成序列X1(1),即:

      其中X1(t)可用下式進行計算:

      系統(tǒng)預(yù)測模型GM(1,1)的白化形式的微分方程表示為:

      對微分方程求解,得到其離散的通解為:

      式中,c為積分常數(shù),需要通過一個邊界條件來確定。在目前所采用的預(yù)測模型中,都是假定:

      式(4)在式(5)條件下的特解為:

      式中,B以及y用式(9)計算:

      預(yù)測公式為:

      3.組合模型

      由(4)可以將微分方程解為:

      對X1(t+1)求導(dǎo)或做累減還原,得到原始系列的預(yù)測公式為:

      分析微分方程的解式(11),可以看出它的形式如下式:

      用線性回歸方程Y=aX+b及指數(shù)方程Y=a·exp(p)的和來擬合[5]累加生成X1(t),因此可將生成序列寫成:

      在上式中,參數(shù)v及C1,C2,C3需要確定。

      并設(shè):

      同樣有:

      則上面兩式相比為:

      因此得到V的解為:

      利用最小二乘法求得的C1,C2,C3估計值。

      則有:X1=AC,從而:

      得到生成序列的預(yù)測值為:

      將上式的計算結(jié)果用一次累減[6]生成即可得到原序列X0的預(yù)測值。

      4.模型的應(yīng)用

      江西省井岡山市某村滑坡隱患災(zāi)害防治工程主山體A號鉆孔變形監(jiān)測數(shù)據(jù)(孔底深度23.5M,時間2011年4月)如表1所示:

      表1 主山體A號鉆孔變形監(jiān)測數(shù)據(jù)

      用式(3),式(7),式(8),式(9)可以得到生成系列X1的時間相應(yīng)函數(shù)為:

      利用上式計算出各期模擬和預(yù)測值后,通過式(10)一次累減生成,求得各期的預(yù)測值、殘差和相對誤差如表2所示,預(yù)測值的平均相對誤差為12.42%,預(yù)測29日沉降量的相對誤差為12.39%,預(yù)測30日沉降量的相對誤差為21.14%。

      表2 各個時期的預(yù)測值、殘差及相對誤差

      由灰色線性回歸組合模型可得到其時間相應(yīng)式為:

      利用上式計算出各期模擬或預(yù)測值后,通過一次累減生成,求得各期的模擬值、殘差和相對誤差如表3示,預(yù)測值的平均相對誤差為11.53%,預(yù)測29日沉降量的相對誤差為2.39%,預(yù)測30日沉降量的相對誤差為1.72%。

      表3 各時刻預(yù)測值,殘差值及相對誤差

      組合模型與單一的灰色模型的對比如表4所示:

      表4 29,30日預(yù)測值的對比

      通過對比可知,組合模型的相對誤差比單一灰色模型的誤差要小得多,這說明了組合模型預(yù)測的比較準(zhǔn)確,且精度要高于灰色模型。

      5.結(jié)語

      灰色系統(tǒng)理論[7]在數(shù)據(jù)量少的變形預(yù)測中的優(yōu)勢顯而易見,很好的控制了數(shù)據(jù)的隨機性、規(guī)律性和準(zhǔn)確性。通過討論GM(1,1)模型原理和GM(1,1)與回歸組合模型原理的不同之處,并且用組合模型進行大樣本實例計算,我們可知組合模型計算較準(zhǔn)確,精度較高。利用灰色與回歸組合模型能夠解決單純灰色模型不能解決的問題。

      [1]鄧聚龍.灰色控制系統(tǒng)[M].武漢:華中理工大學(xué)出版社,1986.

      [2]何曉群,劉文卿.應(yīng)用回歸分析[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,2001:59~60.

      [3]傅立.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)技術(shù)文獻出版社,1992.

      [4]黃聲享,尹暉,蔣征.變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理[M].武漢:武漢大學(xué)出版社,2003.

      [5]劉思峰,黨耀國,方志耕.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2004.

      [6]王穗輝,潘國榮.基于MATLAB多變量灰色模型及其在變形預(yù)測中的應(yīng)用[J].土木工程學(xué)報,2005,38(05):24-27.

      [7]導(dǎo)向科技MATLAB 6.0程序設(shè)計與實例應(yīng)用[M].北京:中國鐵道出版社,2001.

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