【摘要】： 動態(tài)灰色預測模型是對灰色預測模型的發(fā)展和完善。它遵循新信息優(yōu)先原理,并在此基礎上產生了固定維度(等維)的遞補動態(tài)灰色預測模型。由于新信息占絕對比重,所以該模型有效地解決了原點誤差的影響,使得預測結果更加貼近實際情況,從而大幅度地提高了原有灰色模型的預測精度。但是,傳統的動態(tài)灰色模型為保持數據維度的不變性,不得不對舊有信息進行強制舍棄,這種舍棄導致了以下三個問題的產生： (1)維度選取的不同,對預測結果的精度影響較大。 (2)對維度以外信息不加選擇的舍棄,導致大量有用信息流失。 (3)維度限制導致建模數據量過少,預測易失真。 本文針對以上三個問題展開了深入的研究。首先,針對傳統動態(tài)模型維度選取問題,本文采用對不同維度的建模預測結果進行優(yōu)選試驗的方法,得出了灰色動態(tài)模型的適宜維度范圍。其次,針對有用信息流失問題,提出了一種新的灰色動態(tài)預測模型——擇優(yōu)動態(tài)灰色預測模型。該模型遵循新信息最優(yōu)以及數據有效利用率最大原則,通過特定的數學方法對舊有信息進行合理篩選,確保了建模所需的有效數據量,進而解決了傳統動態(tài)建模數據不足致使建模失真的問題,并將原有的等維信息遞補動態(tài)預測擴展到非等不定維,擴大了模型的適用性。最后,通過武漢地鐵二號線某標段地面沉降監(jiān)測實例,驗證了模型的正確性。 論文具體研究工作和主要研究成果如下： 1.動態(tài)灰色預測模型維度優(yōu)選試驗 為降低人為因素影響,使試驗更具客觀性,本次試驗所用數據全部由Matlab軟件隨機生成,然后分別選取5-13維數據進行傳統動態(tài)灰色預測,并將不同維度下所得的預測結果進行比較,所得結論如下： (1)維度過高或過低都會導致預測結果失真,維度選擇不同對預測結果影響較大。 (2)適宜的維度范圍為7-11維 (3)通過階段性維度選取試驗發(fā)現,適宜維度具有階段性變化,因此在運用動態(tài)灰色模型進行預測時,應進行階段性維度優(yōu)選試驗。 2.擇優(yōu)動態(tài)灰色預測模型建模方法研究 主要對光滑函數的建立,關聯閡值的選取,以及篩選函數的設定方法進行了研究。其主要的建模過程是：通過固定維度的新離散數列,建立二次或高次多項式等擬合函數；以殘差平方和最小準則確定關聯閾值；通過殘差絕對值計算篩選函數。由于擇優(yōu)動態(tài)灰色預測模型對舊有信息進行了合理地篩選和剔除,所以該模型可以最大限度地利用有用信息,彌補了等維建模數據不足的缺陷,相應地提高了變形監(jiān)測預報的準確性。最后,通過模擬試驗驗證了這一方法的正確性。 3.擇優(yōu)動態(tài)灰色模型應用性研究 論文對武漢地鐵二號線24標段,虎泉站-名都花園站施工作業(yè)區(qū)間內,沉降監(jiān)測進行了預測試驗。試驗數據選取地鐵開挖區(qū)間前段、中段、后段三個不同斷面,在開挖前期、開挖中期、開挖后期進行預測試驗。所得試驗結論如下 (1)根據地鐵開挖的不同時期進行階段性維度優(yōu)選試驗,可以明顯提高預測準確性； (2)擇優(yōu)動態(tài)灰色模型所得預測結果精度高,可以滿足地鐵、過江隧道、跨海大橋等高精度變形監(jiān)測要求。 4.基于擇優(yōu)動態(tài)模型的變形監(jiān)測數據管理與預報系統的研制 為便于對變形監(jiān)測數據更好的管理,基于擇優(yōu)動態(tài)灰色模型的研究成果,開發(fā)研制了ODGM變形監(jiān)測數據庫管理與預報系統。該系統針對現有變形監(jiān)測技術,以周期性重復測量模式和動態(tài)數據處理方法作為設計思想,以數據庫關系表和結構體作為數據的組織形式,選用Microsoft.NET框架下的Visual Studio 2008作為開發(fā)平臺,以新一代面向對象編程語言C#作為開發(fā)語言,通過SQL 2008數據庫管理系統進行數據存儲,選用ADO.NET數據庫訪問接口技術實現數據庫的建立、刪除、更新和查詢,對系統的模塊結構和具體功能進行了闡述,并給出了整個系統的設計與算法實現方法�，F以成功應用到武漢地鐵的部分監(jiān)測之中。 最后,對擇優(yōu)動態(tài)灰色模型中存在的不足進行了闡述,并對模型未來的進一步改進和完善作了展望。
【學位授予單位】：中國地質大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：N941.5;TP274

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本文編號：2673504