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优化的灰色非等距GM(1,1)预测模型在沉降监测中的应用
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:《武汉大学学报:信息科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TU196.1[建筑科学—建筑理论]
  • 作者机构:[1]河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南焦作454000, [2]北斗导航应用技术协同创新中心,河南郑州450052
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(41202245;41272373)
中文摘要:

初始值的选取和背景值的构造是影响灰色非等距GM(1,1)模型预测精度的两个重要因素。通过最小二乘原理选取非等距GM(1,1)模型的最优初值,利用指数函数法构造新的背景值,构建了优化的灰色非等距GM(1,1)预测模型。最后,结合秀山湖二期工程的沉降实测数据,运用新陈代谢的计算模式进行预测验证,并与传统的非等距GM(1,1)预测模型进行比较。结果表明:基于新陈代谢式优化的非等距GM(1,1)预测模型的拟合精度和预测精度优于传统的非等距GM(1,1)预测模型,新的预测模型的适用性更强。

英文摘要:

The original values,conformation of background values perform important double factors to the precision of the gray Non-equidistance GM( 1,1) model. In this paper,we selected the optimal initial values of the Non-equidistance GM( 1,1) model by the least square principle,created new background values by exponential function method,producing the optimized gray Non-equidistance GM( 1,1) prediction model. Combined with data of the subsidence monitoring of the second phase of Xiu Shan Lake project,the metabolism computing model is used to prediction and we effectively compared the traditional Non-equidistance GM( 1,1) model and the optimized Non-equidistance GM( 1,1) model. The results show that the optimized Non-equidistance GM( 1,1) prediction model based on the Metabolism prediction model of the accuracy is better than the traditional Non-equidistance GM( 1. 1) prediction model,new prediction model performed better applicability,which has practical reference value.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:信息科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武汉珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whuxxb@vip.163
  • 电话:027-68778045
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8860
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1676/TN
  • 邮发代号:38-317
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报一等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24217