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    DGM(2,1)模型在沉降預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

    2019-02-28 02:43:40石勇張西軍肖先華
    城市勘測(cè) 2019年1期
    關(guān)鍵詞:沉降速度增長(zhǎng)速度實(shí)測(cè)值

    石勇,張西軍,肖先華

    (1.重慶市勘測(cè)院,重慶 401121; 2.重慶市智能感知大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心,重慶 401121;3.沈陽(yáng)市勘察測(cè)繪研究院,遼寧 沈陽(yáng) 110004)

    1 引 言

    通過(guò)對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行沉降監(jiān)測(cè),掌握監(jiān)測(cè)點(diǎn)的位置變化,監(jiān)測(cè)點(diǎn)的累計(jì)沉降量較多情況下存在隨著周期的增長(zhǎng)沉降速度變緩的情況。變形預(yù)報(bào)是變形監(jiān)測(cè)不可或缺的環(huán)節(jié),如何能精確地預(yù)測(cè)出沉降變化,是正待解決的問(wèn)題?;疑A(yù)測(cè)是一種預(yù)測(cè)沉降量的方法,傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型有GM(1,1)、DGM(1,1)、Verhulst[1~3]。在此基礎(chǔ)上發(fā)展出了許多模型,如NDGM(1,1)、GOM(1,1)、殘差GM(1,1)、綜合優(yōu)化GM(1,1)、間接DGM(1,1)、動(dòng)態(tài)DGM(1,1)、優(yōu)化Verhulst模型等[4~10]。這些模型與其他模型相結(jié)合,產(chǎn)生新的組合模型,例如GM-AR、BP-GM、Verhulst-BP等等[11~14]。

    隨著監(jiān)測(cè)周期的增加,沉降速度變緩,本文對(duì)這種特性的累計(jì)沉降量序列進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。結(jié)合變形監(jiān)測(cè)實(shí)例,利用GM(1,1)、DGM(1,1)、DGM(2,1)三種模型對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的累計(jì)沉降量進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果表明GM(1,1)模型、DGM(1,1)模型不能適應(yīng)累計(jì)沉降量序列的變化,預(yù)測(cè)值嚴(yán)重偏離實(shí)測(cè)值,預(yù)測(cè)值失真。DGM(2,1)模型適應(yīng)數(shù)據(jù)列變化的能力較強(qiáng),可以合理地做出預(yù)測(cè),精度高于另外兩種模型。

    2 GM(1,1)模型

    建立關(guān)于序列x1的白化方程:

    (1)

    通過(guò)最小二乘法求得:

    [a,b]T=(BTB)-1BTYN

    (2)

    方程(1)的解為:

    (3)

    累減生成可得還原數(shù)據(jù)為:

    (4)

    3 DGM(1,1)模型

    (5)

    稱為離散灰色模型,即DGM(1,1)模型。

    令λ=[λ1,λ2]T為參數(shù)列,由最小二乘法求得:

    λ=[λ1,λ2]T=(BTB)-1BTY

    (6)

    (7)

    還原值為:

    (8)

    4 DGM(2,1)模型

    (9)

    稱之為DGM(2,1)模型的白化方程。

    令U=[a,b]T,通過(guò)最小二乘法求得:

    U=(BTB)-1Y

    (10)

    求解白化方程(9)得到:

    (11)

    由式(11)作累減還原得預(yù)測(cè)值序列為:

    (12)

    5 實(shí)例分析

    對(duì)某碼頭附近邊坡進(jìn)行變形監(jiān)測(cè),本監(jiān)測(cè)共布設(shè)33個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn),共進(jìn)行15周期,每5天為一觀測(cè)周期。本文選取其中的一點(diǎn)進(jìn)行分析,該點(diǎn)15周期的累計(jì)沉降量如表1所示。

    觀察表1的累計(jì)沉降量值,發(fā)現(xiàn)累計(jì)沉降量在前5周期增長(zhǎng)速度較大,第6~8周期增長(zhǎng)速度開始放緩,第7周期以后隨著周期的增長(zhǎng),累計(jì)沉降量增長(zhǎng)速度基本呈逐漸減小的趨勢(shì)。

    以2~8周期的累計(jì)沉降量為建模數(shù)據(jù),運(yùn)用MATLAB實(shí)現(xiàn)具體的算法,得到三種模型在9~15周期的累計(jì)沉降量預(yù)測(cè)值,三種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果如表2所示,平均相對(duì)誤差如表3所示。

    三種模型的預(yù)測(cè)值及殘差值 表2

    三種模型的平均相對(duì)誤差 表3

    比較三種模型的平均相對(duì)誤差,GM(1,1)模型和DGM(1,1)模型的平均相對(duì)誤差遠(yuǎn)大于DGM(2,1)模型。DGM(2,1)模型殘差值較小,遠(yuǎn)小于GM(1,1)模型和DGM(1,1)模型的殘差值,這說(shuō)明DGM(2,1)模型的預(yù)測(cè)精度遠(yuǎn)高于另外兩種模型,DGM(2,1)模型取得了較好的預(yù)測(cè)效果。GM(1,1)模型和DGM(1,1)模型的殘差值已經(jīng)達(dá)到不可接受的程度,模型已經(jīng)不再適用。

    為更直觀地表現(xiàn)出預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的偏離程度,繪制了三種模型的預(yù)測(cè)曲線。如圖1所示:

    圖1 三種模型預(yù)測(cè)曲線

    圖1反映了預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的接近程度,DGM(2,1)模型預(yù)測(cè)值十分接近實(shí)測(cè)值,可真實(shí)地反映實(shí)測(cè)值的變化,隨著周期增長(zhǎng)并沒(méi)有出現(xiàn)大幅度偏離實(shí)測(cè)值的情況,表現(xiàn)出了良好的預(yù)測(cè)效果。另外兩種模型的預(yù)測(cè)值已經(jīng)嚴(yán)重偏離實(shí)測(cè)值,預(yù)測(cè)值完全失真。

    分析原始數(shù)據(jù),前期數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度較快,隨著周期的增長(zhǎng),沉降速度逐漸較小,存在較為明顯的沉降加速度。使用GM(1,1)模型和DGM(1,1)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),這兩種模型不能及時(shí)感應(yīng)到沉降速度的變化,預(yù)測(cè)過(guò)程中沒(méi)有顧及沉降加速度對(duì)預(yù)測(cè)值的影響,預(yù)測(cè)值持續(xù)大幅度增大,致使預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值出現(xiàn)嚴(yán)重偏差。GM(1,1)模型和DGM(1,1)模型對(duì)數(shù)據(jù)列變化的適應(yīng)性較差,而DGM(2,1)模型在對(duì)這種前后增長(zhǎng)速度不同的數(shù)據(jù)列進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),預(yù)測(cè)過(guò)程中減弱了沉降加速度對(duì)預(yù)測(cè)值的影響,可以較好地適應(yīng)數(shù)據(jù)列的變化,預(yù)測(cè)精度較高。

    6 結(jié) 語(yǔ)

    對(duì)于前期數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度大于后期的累計(jì)沉降量序列,利用GM(1,1)模型和DGM(1,1)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),這兩種模型不能及時(shí)感應(yīng)到沉降速度的變化,預(yù)測(cè)值持續(xù)大幅度增長(zhǎng),致使預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值出現(xiàn)嚴(yán)重偏差,預(yù)測(cè)值失真。而DGM(2,1)模型在面對(duì)這種類型的數(shù)據(jù)列時(shí),對(duì)數(shù)據(jù)列變化的適應(yīng)性較好,預(yù)測(cè)過(guò)程中減弱了沉降加速度對(duì)預(yù)測(cè)值的影響,預(yù)測(cè)精度遠(yuǎn)高于GM(1,1)模型和DGM(1,1)模型。

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