【摘要】：隨著城市化進程的推進,高層建筑雨后春筍般拔地而起。存在建筑物的安全隱患,避免造成不必要的經(jīng)濟損失和人員傷亡,應定期對建筑物進行沉降觀測,獲得沉降變形數(shù)據(jù),并對沉降變形數(shù)據(jù)進行處理分析。隨著人們對變形監(jiān)測和分析預測的重視與研究,目前國內(nèi)外已出現(xiàn)多種預測方法,主要包括時間序列分析法、線性回歸分析法、卡爾曼濾波分析法、小波理論分析法、支持向量機法、馬爾科夫鏈、人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型、灰色系統(tǒng)模型等�？茖W合理的沉降預測模型不僅有利于建筑物的安全,而且對制定相應決策也有重要意義。本文對建筑物監(jiān)測的內(nèi)容和意義、對建筑物沉降監(jiān)測的技術(shù)手段以及建筑物沉降監(jiān)測的要求以及目前數(shù)據(jù)分析和預測模型的研究現(xiàn)狀進行討論;基于馬爾科夫預測基本理論對馬爾科夫過程進行討論,就灰色預測理論,討論了灰色GM(1,1)模型精度和殘差GM(1,1)模型。建立灰色馬爾科夫預測模型及其應用該模型在建筑物沉降預測,驗證了該模型在建筑物沉降量預測具可行性。重點討論了對灰色馬爾科夫預測模型的兩種優(yōu)化方法,分別是新陳代謝的優(yōu)化方法和殘差修正結(jié)合新陳代謝的優(yōu)化方法,并用這兩種優(yōu)化后的模型對建筑物沉降量進行預測,且與其他方法進行比對試算分析,結(jié)果表明,優(yōu)化后的模型不僅都能夠相對有效地預測數(shù)據(jù)的范圍,而且預測精度和準確度都有提高。
[Abstract]:With the development of urbanization, high-rise buildings sprang up like bamboo shoots. In order to avoid unnecessary economic losses and casualties, the buildings should be observed regularly to obtain the settlement deformation data, and the settlement deformation data should be processed and analyzed. With the attention and research of deformation monitoring and analysis and prediction, there are many prediction methods at home and abroad, including time series analysis, linear regression analysis, Kalman filter analysis, wavelet theory analysis, etc. Support vector machine method, Markov chain, artificial neural network model, grey system model and so on. A scientific and reasonable settlement prediction model is not only beneficial to the safety of buildings, but also important to making corresponding decisions. In this paper, the content and significance of building monitoring, the technical means of building settlement monitoring, the requirements of building settlement monitoring and the current research status of data analysis and prediction model are discussed. The Markov process is discussed based on the basic theory of Markov prediction. Based on the grey prediction theory, the precision of grey GM (1K1) model and the residual GM (1K1) model are discussed. The grey Markov prediction model and its application in building settlement prediction are established, and the feasibility of the model in building settlement prediction is verified. Two optimization methods of grey Markov prediction model are discussed, one is metabolic optimization method and the other is residual correction combined with metabolic optimization method, and the two optimized models are used to predict the settlement of buildings. Compared with other methods, the results show that the optimized models can not only predict the range of data effectively, but also improve the accuracy and accuracy of prediction.
【學位授予單位】：東華理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TU433

【共引文獻】

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本文編號：2228696