最优加权组合模型在边坡变形预测中的应用

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滚动组合预测模型研究及其应用

文章编号:049420911(2009)0520019203中图分类号:P207 文献标识码:B滚动组合预测模型研究及其应用薄志毅1,2,张瑞新1,吴　川3(1.中国矿业大学(北京),北京100083;2.北京工业职业技术学院,北京100042;3.中国水利水电建设集团公司,北京100044)Research and Appli ca ti on of Rolli n g Co m b i n ed Foreca sti n gBO Zhiyi,ZHANG Ruixin,WU Chuan摘要:露天煤矿边坡是较为复杂的工程系统,有多种错综复杂的因素对其产生影响。

边坡变形的各种预测模型预测结果不尽相同,各有其优点和缺点。

对不同的预测方法进行适当的综合,提出滚动组合预测模型。

边坡变形预测实践表明,该法一般能提高预测的精确度和可靠度。

关键词:露天煤矿;边坡变形;预测模型;滚动组合预测收稿日期:2009204221基金项目:北京市教育委员会科技创新平台资助项目;北京市教育委员会科技计划面上资助项目(K M200900003001);北京市属市管高等学校人才强教计划资助项目作者简介:薄志毅(19642),男,辽宁黑山人,教授,研究方向为地理信息技术应用及边坡工程变形监测与分析。

一、引　言露天矿边坡是较为复杂的工程系统,有多种错综复杂的因素对其产生影响。

有些是基本因素,有些是偶然因素。

在边坡变形时间序列预测实践中,对于变形时间序列预测问题,可用各种预测模型进行预测。

一般来说,采用的预测模型不同,预测结果也不尽相同。

主要是因为各种模型的建模机理各不相同,都存在一定的局限;每种预测方法利用的数据不尽相同,不同的数据从不同的角度提供各方面有用的信息。

显然,不同的预测模型方法各有其优点和缺点,它们之间并不是相互排斥,而是相互联系、相互补充。

由于在预测的过程中,如果想当然地认为某个单项预测方法的预测误差较大,就把该种预测方法弃之不用,这可能造成部分有用的信息丢失。

边坡稳定分析技术应用实例研究

边坡稳定分析技术应用实例研究在各类工程建设中，边坡的稳定性是一个至关重要的问题。

边坡失稳可能会引发严重的灾害，如滑坡、崩塌等，给人民的生命财产安全带来巨大威胁。

因此，准确的边坡稳定分析对于保障工程的安全和顺利进行具有重要意义。

本文将通过实际案例，深入探讨边坡稳定分析技术的应用。

一、边坡稳定分析技术概述边坡稳定分析是评估边坡在各种荷载和环境条件下保持稳定状态的能力。

目前，常用的边坡稳定分析方法主要包括极限平衡法和数值分析法。

极限平衡法是一种经典的分析方法，其基本思想是假设边坡沿着某一潜在滑动面发生滑动，通过对滑动体进行静力平衡分析，计算出安全系数来评价边坡的稳定性。

常见的极限平衡法有瑞典条分法、毕肖普法等。

数值分析法则是利用计算机模拟技术，对边坡的应力、应变和位移等进行分析。

有限元法、有限差分法和离散元法是常用的数值分析方法。

数值分析法能够更真实地反映边坡的复杂力学行为和边界条件，但计算过程相对复杂。

二、实例介绍以某高速公路的路堑边坡为例，该边坡高度约 30 米，坡角为 45 度。

边坡主要由粉质黏土和强风化砂岩组成，由于施工开挖和降雨等因素的影响，边坡出现了局部变形和裂缝。

为了评估该边坡的稳定性，首先进行了工程地质勘察，详细了解了边坡的地层结构、岩土体物理力学性质等。

通过现场采样和室内试验，获取了岩土体的重度、内摩擦角、粘聚力等参数。

三、边坡稳定分析过程1、建立模型根据勘察资料，采用有限元软件建立了边坡的三维数值模型。

模型中考虑了岩土体的本构关系、边界条件和荷载情况。

2、参数选取将室内试验获取的岩土体参数输入到模型中，并根据经验和相关规范对参数进行适当的修正。

3、计算分析分别采用极限平衡法和有限元法对边坡进行稳定性分析。

在极限平衡法中，选取了几个可能的滑动面进行计算，得到相应的安全系数。

在有限元分析中，计算了边坡在自重、降雨和地震等工况下的应力、应变和位移分布。

4、结果评估通过对比两种方法的计算结果，综合评估边坡的稳定性。

211166340_GM(1，1)模型在边坡变形预测中的优化研究

1引言随着社会进程的不断发展,各界对工程施工的安全性提出了更高的要求,变形监测作为保障施工安全的重要一环,可以通过分析已有监测数据,研究变形规律,对未来变形趋势做出科学预判,实现防患未然。

基于灰预测理论的GM(1,1)模型以其良好的适用性在边坡变形预测中得到广泛应用[1-3],但其预测精度存在一定程度的不稳定性[4-6],本文从残差修正的角度切入,提出了一种GM(1,1)模型的优化思路,具有较为满意的准确性。

2GM(1，1)模型及其预测应用2.1GM(1,1)模型简介GM(1,1)模型属于灰预测的组成部分,灰预测理论由邓聚龙教授首创,通过对原始数据组成的序列建立微分方程的形式建立灰预测基本模型,记为GM(Grey Model)。

在变形监测中,原始序列仅有实际形变1个变量,故建立一阶微分方程即可满足建模要求,即本文所研究的GM(1,1)模型。

2.2GM(1，1)模型建立及预测原理首先,对原始数据组成的序列x(0)=[x(0)(1),x(0)(2),…, x(0)(n)]进行一次累加,得到累加序列x(1)(n),则有:x(1)(n)=ij=1移x(0)(j),j=1,2,…,n(1)定义x(1)(i)的灰导数d x(1)(n)=x(0)(n)=x(1)(n+1)-x(1)(n),GM(1，1)模型在边坡变形预测中的优化研究GM(1,1)Model's Optimization of Slope Deformation Prediction孙斌（江西省交通科学研究院有限公司，南昌330200）SUN Bin(Jiangxi Transportation Institute Co.Ltd.,Nanchang330200,China)【摘要】GM（1,1）模型作为一种经典的灰预测模型，凭借其较好的契合性在众多领域中得到了广泛应用，但不可否认的是，传统GM（1,1）模型预测偏差较大的情况也时有发生。

基于bvar模型的施工期库岸边坡变形预测方法

基于bvar模型的施工期库岸边坡变形预测方法
库岸边坡是河流改道、改建工程的重要组成部分，其变形对结构安全性有着重要影响。

河床及库岸边坡变形的预测一直是水利工程研究的热点，预测其变形的结论可为实施合理
的施工方案起到重要作用。

基于Bayesian VAR (BVAR) 模型的施工期库岸边坡变形预测方法可以有效地预测库岸边坡变形，且精度更好。

BVAR 是线性动态系统模型，它可以在过去和当前状态之间构建出估计方程，并使用
这些方程来评估所研究问题发生变化的度量和模式。

本文的研究方法是采用Bayesian VAR 模型，从库岸边坡的变形记录和测量结果中提取数据，根据库岸边坡变形及河床沉降的贝
叶斯模型估计参数。

通过BVAR模型，可以建立施工期库岸边坡变形的线性模型，再根据
模型检测施工后库岸边坡可能出现的不满意状况，从而提出消除安全隐患的措施。

施工期库岸边坡变形预测方法基于BVAR模型可以有效地提高施工期变形预测的准确性，仪器的安装、测量和管理要执行计划，能够及时调整施工工艺，消除可能出现的安全
风险。

它还可以有效节省施工成本，提高施工质量，为解决水利工程施工实际问题提供可
靠的预测和解决方案。

基于最优加权的组合预测模型及应用

基于最优加权的组合预测模型及应用
耿悦敏
【期刊名称】《五邑大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2008(022)001
【摘要】针对各种单一的传统预测方法中存在的问题,提出了一种基于最优加权的组合预测方法.根据珠江三角洲天河水文站的水位预测要求,运用最优加权法建立了多元线性回归、灰色系统GM(1,1)和BP神经网络的组合模型.实验结果表明,组合预测方法比各单一模型有更高的预测精度.
【总页数】5页(P63-67)
【作者】耿悦敏
【作者单位】广东交通职业技术学院,基础部,广东,广州,510650
【正文语种】中文
【中图分类】O29
【相关文献】
1.基于误差绝对值之加权和最小的组合预测模型及其应用 [J], 林安东
2.最优加权组合预测模型在大坝变形监测中的应用 [J], 张吉艳;蔡德所;郭雅男;廖铖;刘佳;涂小龙
3.基于ARIMA-FNN的道路交通事故最优加权组合预测模型 [J], 王臻;张兴强
4.基于最优加权法的组合预测模型在海口市房价预测中的应用 [J], 陈嘉彤; 左剑凯; 陈铖
5.基于最优加权的道路交通事故组合预测模型 [J], 郑建湖
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加权确定性系数模型的滑坡易发性评价

加权确定性系数模型地质与环境学院，陕西西安７１００５４）
摘要：针对传统的滑坡灾害易发性评价中仅考虑评价因子间的一级指标权重或者因子各分级状态的二级指标权重，未能考虑各评价因子各分级状态的综合权重，从而导致评价结果缺乏一定适应性问题。文中提出了将随机森林模型（ＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ，ＲＦ）和确定性系数模型（ＣｅｒｔａｉｎｔｙＦａｃｔｏｒ，ＣＦ）相耦合的加权确定性系数评价模型（ＷｅｉｇｈｔｅｄＣｅｒｔａｉｎｔｙＦａｃｔｏｒ，ＷＣＦ）。该模型通过ＣＦ模型计算二级指标因子权重，并利用ＲＦ模型计算出一级指标因子权重，然后通过将所有指标因子的易发性指数进行加权求和，获得多种因素耦合下的滑坡灾害易发性程度。以陕西省西安市周至县为研究区，在对研究区的地质环境、人类活动情况、滑坡分布特征及形成条件进行了综合分析的基础上，选取了１４类与滑坡发生相关的指示因子，结合ＧＩＳ的空间分析功能，分别采用ＣＦ，ＲＦ和ＷＣＦ模型对研究区内滑坡灾害易发性进行区划，各模型的评价结果采用Ｋａｐｐａ系数进行对比验证。研究结果表明：研究区内的滑坡主要受高程、地貌类型、与断层距离因子的影响，各因子所占权重分别为０．２７，０．１２，０．１１；改进后的ＷＣＦ模型区划结果的准确性相对于ＲＦ和ＣＦ模型提高了５．２％和９．９％．由此表明，ＷＣＦ模型更适用于研究区的滑坡易发性评价，评价结果可为研究区的滑坡灾害防治规划提供重要的参考价值。关键词：滑坡；易发性评价；ＷＣＦ模型；随机森林；确定性系数中图分类号：Ｐ６４２文献标志码：Ａ文章编号：１６７２－９３１５（２０２０）０２－０２５９－０９ＤＯＩ：１０．１３８００／ｊ．ｃｎｋｉ．ｘａｋｊｄｘｘｂ．２０２０．０２１０开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：

最优加权组合预测模型在大坝变形监测中的应用

最优加权组合预测模型在大坝变形监测中的应用张吉艳;蔡德所;郭雅男;廖铖;刘佳;涂小龙【摘要】探讨最优的大坝变形预测模型,为大坝安全运行提供依据.建立基于多元线性回归、时间序列、BP神经网络3个单项模型的一般组合及最优加权组合预测模型.并采用相关性系数、均方根误差对各模型预测精度进行检验.通过对水布垭面板堆石坝坝体沉降进行预测,其结果表明BP神经网络模型和最优加权组合模型的预测精度都比较高,均适用于该工程的变形预测,尤其是ARMA-BP加权组合预测模型,计算便捷,预测精度较高,可供同类工程借鉴使用.【期刊名称】《人民珠江》【年(卷),期】2016(037)010【总页数】5页(P100-104)【关键词】最优加权组合模型;大坝安全监测;线性回归;时间序列;BP神经网络【作者】张吉艳;蔡德所;郭雅男;廖铖;刘佳;涂小龙【作者单位】三峡大学水利与环境学院,湖北宜昌443002;三峡大学水利与环境学院,湖北宜昌443002;三峡大学研究生院,湖北宜昌443002;三峡大学水利与环境学院,湖北宜昌443002;三峡大学经济与管理学院,湖北宜昌443002;三峡大学水利与环境学院,湖北宜昌443002【正文语种】中文【中图分类】TV698随着现代科技的快速进步及国民经济的迅猛发展，水利工程建设的进程大大加快。

因而及时掌握大坝的运行情况十分必要，不少学者对此做了深入研究，提出了各种方法和预测模型。

常用的预测模型有遗传算法(GA)，BP神经网络模型，灰色模型(GM)，回归模型，马尔科夫链模型及模糊类聚模型[1]。

但由于大坝监测受多方面且不确定因素的影响，单一的预测模型考虑的因素往往不够全面，预测精度有待进一步提高[2]。

因此，寻求一种精度较高的预测模型对大坝变形进行准确预测是十分必要的，同时对大坝安全运行具有重要意义。

现提出将几种预测模型进行最优加权组合，综合利用其不同优势，从而提高预测模型的精度。

最优加权组合预测模型是根据监测数据建立组合优化模型以某种最优化原则解算各单一模型在样本点处的最优组合权系数，然后由这些权系数确定各预测模型在预测点的权值，从而构造出变权组合预测模型[3]。

组合预测模型及其应用

组合预测模型及其应用
组合预测模型是指将多种预测方法结合使用来得出更准确的预测结果的方法，常用于
金融、气象、交通等领域的预测。

组合预测模型的优势在于可以利用不同预测方法的优点，弥补各种预测方法的缺点，提高预测的准确性和可靠性。

组合预测模型的常用方法包括：
1. 均值组合法：将多个预测值取平均数，可以减小个别预测值的误差对总体预测的
影响。

2. 权重组合法：将多个预测值按一定权重叠加计算得到综合预测值，可以更好地利
用各种预测方法的优点。

3. 递归组合法：将多个预测方法结合起来，先预测一个时期的值，再将预测结果用
于下一个时期的预测中。

递归组合法可以充分利用时间序列的相关性，提高预测的准确
性。

组合预测模型在很多领域都有广泛的应用。

例如，在金融业中，组合预测模型可以帮
助分析师预测股票、利率、汇率等市场走势；在气象业中，组合预测模型可以用于预测天气、气温等气象参数；在交通领域中，组合预测模型可以用于预测交通拥堵、出行时间
等。

总之，组合预测模型是一种非常实用的预测方法，在实际应用中能够提高预测的准确
性和可信度，对于帮助企业和机构做出更好的决策具有重要的意义。

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加权组合模型。运用组合模型对该岩质边坡的变形进行了拟合和变形预测，模拟变形趋势与实际变形趋势对比结
果表明，组合模型的预测精度高于任何单一模型的拟合精度，证明该组合模型合理、可靠。关键词：莱茵达准则；最优加权组合模型；ＧＭ（１，１）模型；趋势曲线预测模型；变形预测中图分类号：ＴＵ４５；Ｐ６４２．２２文献标识码：Ａ文章编号：１６７２ — １６８３（２０１３）０６ — ０１２５ — ０４
ｄｉｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅａｒｅａ， ” ＰａｕＴａ ”ｒｕｌｅＷ３Ｓｕｓｅｄｔｏｓｅｌｅｃｔｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａ，ａｎｄｔｈｅＧＭ（１，１）ｍｏｄｅｌａｎｄｔｒｅｎｄｃｕｒｖｅｐｒｅ —
ＢＡＩＪｕｎ－ｌｅｉ。ＷＡＮＧＬｅ－ｈｕａ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＣｈｉｎａＴｈｒｅｅＧｏｒｇｅｓＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙｉｃｈａｎｇ４４３００２，Ｃｈｉｎａ）
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＯｐｔｉｍａｌＷｅｉｇｌｌｔｅｄＣｏｍｂｉｎａｔｉｏｎＭｏｄｅｌｉｎｔｈｅＰｒｄｉｅｃｔｉｏｎｏｆＳｌｏｐｅＤｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａｏｆａｒｏｃｋｓｌｏｐｅｆｒｏｍ２００２ｔｏ２０１１ａｎｄｔｈｅｇｅｏｌｏｇｉｃａｌａｎｄｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｎ —
Ｄｅｃ．２０１３
２０１３年】２月
ｄｏｉ：１０．３７２４／８Ｐ．Ｊ．１２０１．２０１３．０６１２５
最优加权组合模型在边坡变形预测中的应用
柏俊磊，王乐华
（三峡大学土木与建筑学院，湖北宜昌４４３０Ｏ２）
ａｎｙｓｉｎｇｌｅｍｏｄｅ１，ａｎｄｔｈｅｒｅｆｏｒｅｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｍｏｄｅＩｉＳｍｏｒｅｒｅａｓｏｎａｂｌｅａｎｄｒｅｌｉａｂｌｅ．
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第１１卷
第６期
南水北调与水利科技
Ｓｏｕｔｈ — ｔＯ — ＮｏｒｔｈＷａｔｅｒＴｒａｎｓｆｅｒｓａｎｄＷａｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｖｏ１．１ｌＮｏ．６
摘要：利用某岩质边坡２００２年一２０１１年的变形监测资料，结合区域地质与气象背景，运用莱茵达准则选定有效的
监测数据，分别建立了ＧＭ（１，１）模型和趋势曲线预测模型；最后，基于最优加权组合原理，建立了边坡变形的最优