灰色系统理论的地表沉降预测.doc

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1、基于灰色系统理论的地表沉降预测摘要:基坑开挖过程中的地表沉降受到多种不确定因素的影响。灰色系统理论能够归纳出沉降数据实测值中蕴含的沉降规律,对后期沉降作出较为准确的预测。分别以gm(1,1)模型、verhulst模型与三次多项式模型对潮宗御园小区基坑开挖过程中的地表沉降变化进行拟合与预测,通过对比得到,verhulst模型能够拟合与预测出沉降的总体趋势与沉降速率的变化情况,具有较高的预测精度和较好的工程适应性。关键词:灰色系统;verhulst模型;基坑开挖;沉降预测abstract:thesettlem

2、entofgroundisaffectedbymanycomplicationsduringthecourseoffoundationpitexcavation.thegreysystemtheorycanconcludethelawofthesettlementfromthemeasuredsettlementdata,andpredictedtheposteriorsettlement.thegroundsettlementduringthecourseoffoundationpitexcavatio

3、ninchaozongyuyuandistrictispredictedbythetheg(1,1)model、theverhulstmodelandthecubicpolynomialmodel.thecomparisonresultsshowthattheverhulstmodelsimulatestheoveralltrendofgroundsettlementandthevariationofsettlingrateaccurately.theproposedmethodhasagoodengin

4、eeringapplicability.keywords:greysystemtheory;verhulstmodel;foundationpitexcavation;settlementprediction中图分类号:tu433文献标识码:a文章编码:引言:地基沉降是影响工程设计、施工和工后沉降的主要因素,是公路工程、建筑工程和水利工程等成败的关键。如果对地基沉降的预测不准确,小则影响工程的施工和使用,大则引发严重工程事故、造成巨大经济损失。目前地基沉降的预测方法,可以归纳为三大类:一是理论计算法,基于

5、各种土的固结理论和本构关系建立数学模型,代入相应的力学参数,求解得到地基的沉降值;二是数值计算法,主要指有限单元法,将复杂的理论模型编制成有限元计算程序,通过计算机运算,得到较准确的计算结果;三是实测数据反推法,根据观测数据进行数理分析,建立预测模型进行沉降预测。由于土体沉降固结受基础形式、上部荷载、场地工程地质与水文地质条件、基础施工质量及加荷速率等诸多因素影响,土体固结理论和有限元法难以考虑全面,导致计算结果和实测数据存在差异,所以完全依赖理论计算是不准确的。大量研究表明,沉降数据实测值是地基已经发生

6、沉降的历史记录,其中蕴含了沉降规律,经过分析处理后建立的模型能准确预测地基沉降。目前利用实测数据建模的常用方法主要有:(1)曲线拟合法,如asaoka法、双曲线法、成长曲线法;(2)时间序列模型,如ar模型、arma模型;(3)灰色系统理论模型,如灰色gm(1,1)模型,灰色verhulst模型;(4)人工神经网络模型,如bp神经网络模型、小波神经网络模型;(5)组合模型,如灰色神经网络模型。本文基于灰色理论对沉降进行预测,灰色系统理论是邓聚龙教授于20世纪80年代提出的,它是用来解决信息不完备系统的数学

7、方法。灰色系统理论能够充分利用已知信息,得出复杂系统的变化规律,从而对未来的信息作出预测。大量的研究表明,用灰色理论对地基沉降进行预测具有明显优势。。1灰色理论原理1.1verhulst模型verhulst模型源于malthasia模型,malthasia模型适用于生物繁殖的预测,具有无限增长的特征,1937年,德国生物学家verhulst对malthasia模型进行修正,添加一个阻尼项,使得增长到达一定程度后趋于缓和。该模型的表达式为:(1)式中:,均为参数;为阻尼项。verhulst模型的基本思路是将

8、离散的随机数列进行一次累加(1-ago),生成序列,然后再对序列建模计算,得到预测值,进行(1-ago)的目的是削弱原始数据中随机项的影响,这是灰色理论不同于需要大量样本进行数据分析研究的统计理论的特点。设有n个沉降增量(1,2,…,n),经过1-ago产生的新的数列:(2)将式(2)代入式(1),可得(3)根据最小二乘法,有(4)其中,verhulst模型要求已知数据时等时间段的值,对于大多数工程,原始数据往往不满足这一要求

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