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非等间距多点变形预测模型及其应用 被引量：20
1
作者 尹晖 周晓庆 张晓鸣 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期1140-1147,共8页
将彼此关联的多个变形监测点纳入整体建模,将单点的变形分析扩展到空间多点的整体变形分析,采用非等间距等距化处理的改进方法,建立了基于非等间距的多点变形预测模型。本文通过实例分析与对比,验证了非等间距多点变形预测模型的可行性... 将彼此关联的多个变形监测点纳入整体建模,将单点的变形分析扩展到空间多点的整体变形分析,采用非等间距等距化处理的改进方法,建立了基于非等间距的多点变形预测模型。本文通过实例分析与对比,验证了非等间距多点变形预测模型的可行性和有效性,是一种非线性时空整体变形分析与预测的新方法。 展开更多
关键词 非等间距序列 多点 整体变形分析 预测模型
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初始条件自适应优化的ANGM(1,1)模型及其应用 被引量：2
2
作者 陆剑锋 党耀国 丁松 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2020年第10期2728-2736,共9页
少数据、贫信息的非等间距序列预测建模是灰色系统理论的重要内容之一,也是现实工程应用中经常遇到的难题.本文基于自适应优化的初始条件,构建了ANGM(1,1)优化模型.首先,在对已有初始条件优化的非等间距GM(1,1)模型缺陷分析基础上,设计... 少数据、贫信息的非等间距序列预测建模是灰色系统理论的重要内容之一,也是现实工程应用中经常遇到的难题.本文基于自适应优化的初始条件,构建了ANGM(1,1)优化模型.首先,在对已有初始条件优化的非等间距GM(1,1)模型缺陷分析基础上,设计出新型的初始条件自适应优化方法.该方法依据1-AGO序列各时点分量的实际值构建权重分配方程,既保证每个时点信息的充分利用,又自适应调整新旧信息的权重大小.然后,根据建模序列的特征,给出时间参数求解的两个准则及其推导公式,进而构建优化模型.最后,分别利用单调和波动两种特征的实际案例数据,构建4种初始条件优化模型,结果显示本文模型预测效果最好,表明本文模型的适用性和稳定性. 展开更多
关键词 初始条件 自适应优化 非等间距 GM(1 1)模型
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非等间距单峰数据的非线性时间序列模型及其应用
3
作者 姜爱平 郝慧娟 李西宁 《玉溪师范学院学报》 2014年第8期13-17,共5页
针对具有非等间距、单峰等特点的数据序列,采用时间序列分析方法,建立函数系数自回归模型.对模型系数函数采用两步局部线性估计法进行估计,根据Multifold Cross-Validation原则,选择最优带宽.运用该模型描述某传染病的传播规律,其所得... 针对具有非等间距、单峰等特点的数据序列,采用时间序列分析方法,建立函数系数自回归模型.对模型系数函数采用两步局部线性估计法进行估计,根据Multifold Cross-Validation原则,选择最优带宽.运用该模型描述某传染病的传播规律,其所得结论与已有的医学认识相符,与线性自回归模型相比,该模型的精度有明显提高. 展开更多
关键词 非等间距 系数函数 时间序列
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基于灰狼支持向量机的非等时距滑坡位移预测 被引量：28
4
作者 李麟玮 吴益平 苗发盛 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1998-2006,共9页
以三峡库区白水河滑坡为例,针对滑坡位移监测数据的非等距性和复杂性,结合非等距时间序列分析法、灰狼优化算法(GWO)和支持向量回归机(SVR)模型,提出新型非等距位移时序预测模型.利用自然三次样条插值法对滑坡位移数据进行等时距处理,... 以三峡库区白水河滑坡为例,针对滑坡位移监测数据的非等距性和复杂性,结合非等距时间序列分析法、灰狼优化算法(GWO)和支持向量回归机(SVR)模型,提出新型非等距位移时序预测模型.利用自然三次样条插值法对滑坡位移数据进行等时距处理,基于时间序列分析理论将位移数据中的趋势成分和周期成分剥离,采用基于稳健最小二乘法的三次多项式拟合和GWO-SVR耦合模型分别对这两者进行预测,利用时间序列加法模型得到滑坡累计位移的预测值.研究表明,基于灰狼支持向量机的非等时距滑坡位移预测模型不仅预测精度高,预测误差较小,且寻优参数设置简单,计算收敛迅速. 展开更多
关键词 滑坡 位移预测 非等距时间序列 灰狼优化算法(GWO) 支持向量机(SVM)
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山岭隧道洞口段地表沉降时序预测研究 被引量：18
5
作者 王述红 朱宝强 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期813-821,I0003,共10页
地表沉降监测值具有复杂性及非线性动态变化特征,以往静态模型预测时常存在易受历史监测数据干扰且模型输入权值及阈值选择较为困难的问题,鉴于此,提出一种洞口段地表沉降动态预测方法。利用3次样条函数插值法将监测数据等距化,并结合... 地表沉降监测值具有复杂性及非线性动态变化特征,以往静态模型预测时常存在易受历史监测数据干扰且模型输入权值及阈值选择较为困难的问题,鉴于此,提出一种洞口段地表沉降动态预测方法。利用3次样条函数插值法将监测数据等距化,并结合时序分析理论和变分模态分解(VMD),将地表沉降分解为趋势项和随机项位移;通过采用灰狼优化算法(GWO)对在线贯序极限学习机模型(OSELM)的权值及阈值进行优化,建立了GWO-OSELM动态预测模型,分别对位移分量进行预测;以重庆市兴隆隧道洞口段为例,利用该模型进行预测,并与传统模型进行对比,最后探讨了激励函数的选择对模型预测性能的影响及随机项位移的部分影响因素。结果表明:非等距时序数据预处理后,模型能够有效地对位移分量进行预测,预测精度高、误差小,且Sigmoid激励函数更适合该模型,而地表沉降速率和拱顶下沉速率对随机项位移有重要影响。可为山岭隧道洞口段地表沉降的长期预测提供一种新的思路和方法。 展开更多
关键词 山岭隧道 地表沉降 非等距时间序列 变分模态分解 灰狼优化 在线贯序极限学习机
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