李克昭　李志偉　丁安民　孟福軍

1　河南理工大學測繪與國土信息工程學院，焦作市世紀路2001號，454000 2　北斗導航應用技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，鄭州市科學大道62號，450001 3　塔里木大學水利與建筑工程學院，阿拉爾市虹橋南路705號，843300

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灰線性加權(quán)非等距GM(1,1)形變預測模型

李克昭1,2李志偉1丁安民1孟福軍3

1河南理工大學測繪與國土信息工程學院，焦作市世紀路2001號，454000 2北斗導航應用技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，鄭州市科學大道62號，450001 3塔里木大學水利與建筑工程學院，阿拉爾市虹橋南路705號，843300

摘要：結(jié)合加權(quán)非等距GM(1,1)模型與線性回歸理論，構(gòu)建灰線性加權(quán)非等距GM(1,1)預測模型，并給出對模型預測精度起決定性作用的灰指數(shù)v和參數(shù)m的優(yōu)化方法。與加權(quán)非等距GM(1,1)模型和線性回歸預測模型相比，灰線性加權(quán)非等距GM(1,1)預測模型的精度更高，預測有效時間更長，模型的穩(wěn)定性更好。優(yōu)化v和m后，灰線性加權(quán)非等距GM(1,1)預測模型的實用性、穩(wěn)定性進一步提高。

關(guān)鍵詞：加權(quán)非等距GM(1,1)；線性回歸；灰指數(shù)v；參數(shù)m；變形監(jiān)測

灰色系統(tǒng)理論可為實測數(shù)據(jù)有限的建筑物的變形不確定性問題提供新的預測理論支持。用于沉降變形監(jiān)測的傳統(tǒng)灰色預測模型主要有灰色GM(1,1)模型[1]、優(yōu)化的灰色GM(1,1)模型[2-3]、灰色人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[4]、灰色-馬爾科夫預測模型[5]以及灰色組合模型[6-8]等。這些模型都是基于等距時間序列建立的，但在實際的變形監(jiān)測工作中，時間序列往往是非等距的?；诖耍恍W者構(gòu)建了非等距灰色預測模型，并取得了一定的成果[9-11]。非等距灰色預測模型的預測精度有大幅提高，但依然易受建模數(shù)據(jù)隨機擾動的影響，且模型的穩(wěn)定性較差。線性回歸預測模型對短中期的預測能夠取得非常好的效果，具有一定的抗擾動能力。本文從加權(quán)非等距GM(1,1)的建模原理入手，結(jié)合線性回歸理論建立灰線性加權(quán)非等距GM(1,1)預測模型，并將其應用于某建筑物變形監(jiān)測中，進行預測驗證與比較分析。

1基于加權(quán)非等距GM(1,1)和線性回歸理論的預測模型

1.1加權(quán)非等距GM(1,1)模型

假設(shè)一組非負原始數(shù)據(jù)序列，記為X(0)：

(1)

式中，tn為觀測時刻，X(0)(tn)為tn時刻的觀測值。

對原始數(shù)據(jù)X(0)序列進行一次累加，生成的累加數(shù)據(jù)序列記為X(1)：

(2)

參考文獻[9-11]，利用最小二乘原理計算可得加權(quán)非等距GM(1,1)的預測方程為： [7-8]，由灰色GM(1,1)預測方程可得：

(3)

最后，恢復時間序列，還原預測值：

(4)

1.2灰線性加權(quán)非等距GM(1,1)預測模型

(5)

(6)

式中，a1為發(fā)展系數(shù)，b1為灰作用量。式(6)可記為：

(7)

(8)

式中，參數(shù)v、m1、m2、m3為待定系數(shù)，為確定的4個參數(shù)。設(shè)參數(shù)序列：

(9)

由式(9)可求得參數(shù)v的解為：

v=ln(Ym(t+1)/Ym(t))

(10)

(11)

將式(11)的計算結(jié)果進行一次累減，還原時間序列，生成原始序列X(0)的擬合值和預測值。由式(11)可知，當m1=0時，該預測方程為線性回歸方程；當m2=0時，該預測方程為傳統(tǒng)的GM(1,1)預測方程?；揖€性加權(quán)非等距GM(1,1)模型使加權(quán)非等距GM(1,1)模型中不含線性因素以及線性回歸中不含指數(shù)增長趨勢的情形得

到很好的改善。

2實例計算與分析

以文獻[8]中居民樓1棟CJ1沉降點的沉降累計觀測數(shù)據(jù)為例(表1)，利用前8期沉降數(shù)據(jù)構(gòu)建灰線性加權(quán)非等距GM(1,1)預測模型，預測第9～13期沉降數(shù)據(jù)，并與加權(quán)非等距GM(1,1)預測模型、線性回歸預測模型進行比較(表2)。

2.1數(shù)據(jù)計算與分析

從表2可以看出，灰線性加權(quán)非等距GM(1,1)預測模型的預測值殘差中誤差遠小于加權(quán)非等距GM(1,1)和線性回歸預測模型。加權(quán)非等距GM(1,1)和線性回歸預測模型在短期內(nèi)預測效果較好，但隨著預測時間的增加，預測效果越來越來差。相比而言，灰線性加權(quán)非等距GM(1,1)預測模型精度更高，穩(wěn)定預測時間更長。

2.2m、v取值對模型預測精度的影響

由表4和表5可知，對于建模數(shù)據(jù)n=7，當m=1，2，3，4時，該模型的預測擬合值精度最優(yōu)；對于n=8，當m=1,2,3,4,5時，該模型的預測擬合值精度最優(yōu)。m的取值隨著建模數(shù)據(jù)維數(shù)的不同而變化，但并非m值越大，模型的預測精度就越高。由于各個建模數(shù)據(jù)具有一定的隨機擾動性，因此，在實際建模過程中，應根據(jù)建模數(shù)據(jù)的不同進行討論，并計算出最優(yōu)的預測模型。

2.3預測結(jié)果分析

n值不同，模型的預測精度也不相同，預測精度的不同是因為不同的建模條件對模型系統(tǒng)特征的影響不同。由表4和表5可知，當n=7,m=1，2，3，4時，該模型在n=7條件下預測精度最優(yōu)；當n=8,m=1,2,3,4,5時，該模型在n=8條件下預測精度最優(yōu)。將兩種模型都進行5期預測，結(jié)果見表6。

從表6看出，當n=8,m=1,2,3,4,5時，該模型最適合原始的建模數(shù)據(jù)，模型的預測精度最高，殘差中誤差為1.900 5 mm，同時證明了該預測模型具有預測精度高、預測周期長的優(yōu)勢。所以，在模型建立時，應根據(jù)建模數(shù)據(jù)的不同進行討論，建立最優(yōu)的預測模型。

3結(jié)語

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[2]袁德寶, 崔希民, 高寧. 同時利用x(1)(1)和x(1)(n)為GM(1,1)建模初始條件的預測方法研究[J]. 大地測量與地球動力學, 2013, 33(3):79-82 (Yuan Debao, Cui Ximin, Gao Ning. A Forecast Method Combiningx(1)(1) withx(1)(n) as Initial Value of GM(1,1) Model[J]. Journal of Geodesy and Geodynamics, 2013, 33(3):79-82)

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[4]郭蘭蘭,鄒志紅,安巖.基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的水質(zhì)預測應用研究[J].數(shù)學的實踐與認識,2015,45(5):89-93(Guo Lanlan, Zou Zhihong, An Yan. Study on Grey Model Combined with Artificial Neural Networks Model for Water Quality Forecast[J]. Mathematics in Practice and Theory, 2015,45(5):89-93)

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Foundationsupport:NationalNaturalScienceFoundationofChina,No. 41202245, 41272373;BackboneTeacherFoundationofHenanPolytechnicUniversity,No.72105/090.

Aboutthefirstauthor:LIKezhao,PhD,associateprofessor,majorsinsatellitepositioningandvisionnavigationtheory,E-mail:lkznwpu@126.com.

Deformation Prediction Model of Gray Line Weighted Non-Equidistance GM(1,1)

LIKezhao1,2LIZhiwei1DINGAnmin1MENGFujun3

1School of Surveying and Land Information Engineering, Henan Polytechnic University, 2001 Shiji Road, Jiaozuo 454000, China 2Collaborative Innovation Center of BDS Research Application, 62 Kexue Road, Zhengzhou 450001, China 3College of Water Resources and Architectural Engineering, Tarim University, 705 South-Hongqiao Road, Alar 843300, China

Abstract:On the basis of weighted non-equidistance GM(1,1) and line regression theories, we combined a weighted non-equidistance GM(1,1) model with line regression theory organically, and propose

thegraylinearweightednon-equidistanceGM(1,1)model.Thentheoptimizationmethodofthegrayindexvandthevalueofparameterm,whicharevitaltothemodelpredictionaccuracy,isgiven.Incomparisonwiththeweightednon-equidistanceGM(1,1)andlineregressionmodels,thegraylinearweightednon-equidistanceGM(1,1)modelhasadvantages,suchashigherpredictionaccuracy,morevalidpredictiontime,andmorestablepredictionability.Whenvandmareoptimized,theapplicabilityandstabilityofthegraylinearweightednon-equidistanceGM(1,1)modelisfurtherimproved.

Keywords:weightednon-equidistanceGM(1,1);lineregression;greyindexv;parameterm;deformationmonitoring

收稿日期：2015-09-22

第一作者簡介：李克昭，博士，副教授，主要從事衛(wèi)星定位和視覺導航的理論研究，E-mail: lkznwpu@126.com。

DOI：10.14075/j.jgg.2016.06.010

文章編號：1671-5942(2016)06-0513-04

中圖分類號：P258

文獻標識碼：A

項目來源：國家自然科學基金(41202245，41272373)，河南理工大學骨干教師資助項目(72105/090)。