多視角模型下工程建筑群變形分析與預(yù)測研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、工程建筑在施工及竣工后的運營與管理期間都存在著變形,變形如若在安全范圍內(nèi),就不會發(fā)生工程事故,若超出安全范圍,引起的工程事故將嚴重威脅人類的生命安全并造成財產(chǎn)經(jīng)濟損失。因此,研究工程建筑的變形監(jiān)測、分析與預(yù)測預(yù)報是人類永恒的主題。本文在闡述工程建筑變形監(jiān)測、分析與預(yù)測預(yù)報重要意義的基礎(chǔ)上,分析目前變形監(jiān)測分析、預(yù)報的研究現(xiàn)狀,提出了多視角模型下對工程建筑群的變形分析與預(yù)測進行研究,研究混沌理論、云理論、數(shù)據(jù)融合技術(shù)與時間序列預(yù)測模型、神

2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型以及灰色預(yù)測模型進行融合與改進的方法,并對工程建筑群內(nèi)的大壩、高層建筑以及工程滑坡、崩塌的變形進行分析與預(yù)測,得到以下成果和創(chuàng)新:
  1、提出了多視角模型下對工程建筑群變形進行分析與預(yù)測研究。運用時間序列預(yù)測模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型、灰色預(yù)測模型與混沌理論、云理論、數(shù)據(jù)融合技術(shù),研究了混沌理論與時間序列預(yù)測模型融合,云理論用以變形分析、云理論與三次平滑指數(shù)模型融合、云理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型融合,數(shù)據(jù)融合技術(shù)與灰色預(yù)測模型

3、融合以及灰色預(yù)測模型的改進,并用上述方法對工程建筑群內(nèi)的土石壩、高層建筑、滑坡、崩塌等的變形進行分析與預(yù)測。
  2、基于混沌理論研究了混沌時間序列在高層建筑物變形預(yù)測中的應(yīng)用。通過識別高層建筑垂直變形時間序列是否具有混沌特征、計算時間延遲和嵌入維數(shù)以進行重構(gòu)相空間,并應(yīng)用一階局域預(yù)測模型、加權(quán)一階局域預(yù)測模型和最大 Lypaunov指數(shù)預(yù)測模型對高層建筑垂直變形進行預(yù)測,采用加權(quán)一階局域預(yù)測法分別進行了1步、2步、3步和4步預(yù)測

4、,計算結(jié)果證明加權(quán)一階局域法預(yù)測精度最好,適于短期的變形預(yù)測。
  3、基于云理論研究了云模型在變形分析中的應(yīng)用。在論述云理論的基礎(chǔ)上,應(yīng)用云理論對土石壩的垂直變形做了定性分析、定量分析,并實現(xiàn)定性分析和定量分析的相互轉(zhuǎn)換,豐富了變形監(jiān)測數(shù)據(jù)分析方法;以變形監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運用云變換方法和最小二乘方法進行了監(jiān)測數(shù)據(jù)的擬合,結(jié)果表明:云變換方法的擬合效果好于最小二乘方法。
  4、將云理論與三次指數(shù)平滑模型融合,利用云邏輯推理

5、法確定三次指數(shù)平滑模型的平滑系數(shù),給出了基于云模型的三次平滑指數(shù)模型,并結(jié)合土石壩變形規(guī)律,用此模型對土石壩垂直形變進行擬合和預(yù)測,結(jié)果表明,基于云推理的三次平滑指數(shù)預(yù)測模型具有較好的擬合和預(yù)測精度。
  5、將云模型與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行融合,用云模型確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分參數(shù),給出了基于云模型的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并結(jié)合土石壩變形規(guī)律,用此模型對土石壩垂直變形進行預(yù)測,結(jié)果表明基于云模型的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測精度優(yōu)于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。<

6、br>  6、基于灰色理論研究了灰色模型在變形預(yù)測中的應(yīng)用。鑒于GM(1,1)模型建模數(shù)據(jù)量選取不確定性以及長時距預(yù)測精度降低的問題,引入數(shù)據(jù)融合技術(shù),給出數(shù)據(jù)融合灰色預(yù)測模型,結(jié)合滑坡變形規(guī)律,用此模型對滑坡變形量進行預(yù)測,提高了滑坡預(yù)測精度。
  7、鑒于利用GM(1,1)模型進行預(yù)測往往存在一些預(yù)測偏差過大的情況,提出了相應(yīng)的背景值積分優(yōu)化、參數(shù)的二次擬合優(yōu)化及殘差改化修正方法,建立了灰色多重修正模型,結(jié)合崩塌變形規(guī)律,用此

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