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1、論文題目:灰色時(shí)序組合模型在高層建筑物沉降預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究專業(yè):大地測(cè)量學(xué)與測(cè)量工程碩士生:武光偉(簽名)指導(dǎo)老師:胡榮明(簽名)摘要近年來隨著城鎮(zhèn)化速率的加速,城市中出現(xiàn)越來越多的高層建筑物。為了保證建筑物的安全使用,及時(shí)掌握建筑物的變形情況,需要進(jìn)行長(zhǎng)期精密形變監(jiān)測(cè),并對(duì)變形體的變形趨勢(shì)做出準(zhǔn)確的分析和判斷,為建筑物不同階段的施工運(yùn)行提供依據(jù)。本文以某小區(qū)沉降監(jiān)測(cè)工程項(xiàng)目為依托,以實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為變形預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),對(duì)建筑物的變形預(yù)測(cè)進(jìn)行
2、了分析研究,本文研究?jī)?nèi)容有:1、針對(duì)高層建筑物沉降數(shù)據(jù)具有確定性趨勢(shì)的非平穩(wěn)時(shí)間序列的特點(diǎn),提出了非等間距灰色GM(1,1)AR組合模型來預(yù)測(cè)高層建筑物的變形沉降值。主要思想是利用非等間距灰色GM(1,1)模型擬合沉降量中具有確定性的趨勢(shì)項(xiàng);利用AR模型擬合具有不確定性的隨機(jī)殘差項(xiàng),最后將兩者的預(yù)測(cè)值求和作為最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。2、選取實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和經(jīng)去噪平滑處理的數(shù)據(jù)為建模數(shù)據(jù),選用不同維度、不同時(shí)間間隔的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)比對(duì),分析去噪處理、插值
3、周期、數(shù)據(jù)維度這三方面對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響。3、論文等間距選取了7天、8天、9天、10天、11天、12天的時(shí)間間隔,分析插值周期對(duì)非等間距序列預(yù)測(cè)精度的影響;并且選取維度為8維、9維、10維數(shù)列,分析數(shù)列維度對(duì)新陳代謝模型預(yù)測(cè)精度的影響。4、論文采用MATLAB軟件編制了灰色GM(1,1)AR組合模型程序,能夠?qū)?shù)較靈活的改變,并分析這些參數(shù)對(duì)模型精度的影響。關(guān)鍵詞:沉降監(jiān)測(cè);非等間距;灰色模型;AR模型;組合模型研究類型:應(yīng)用研究Sub
4、ject:ApplicationofCombinedModelofGreyModelTimeSeriestoFecastthesubsidenceofhighbuildingSpecialty:GeodesySurveyEngineeringName:WuGuangwei(Signature)Instruct:HuRongming(Signature)ABSTRACTWiththeaccelerationofurbanizationra
5、teinrecentyearstherearememehighrisebuildingsincities.Indertoensurethesafetyofthebuildingsoastograspthebuildings’defmationitrequiresalongtermprecisedefmationmonitingitisnecessarytomakeanaccurateanalysisjudgmentonthetrendo
6、fthedefmationbodytoprovidethebasisftheconstructionofthebuildingatdifferentstages.Inthisthesisit’sbasedonthesettlementmonitingprojectofaresidentialdistrict.Thethesisanalyzedthedefmationpredictionofthebuildingbyusingthemea
7、sureddataasthebasicdata:1.InviewofthehighbuildingsubsidencedatawhichhastheacteristicsofdeterministictrendofnonstationarytimeseriesthenonequalintervalgreyGM(11)ARcombinationmodelisproposedtopredictthedefmationsettlementof
8、highrisebuildings.ThemainideaofthethesisisusingthenonequidistancegreyGM(11)modeltofitthesubsidenceofdeterministictrendsusingARmodeltofittheuncertaintyofromresidual.Finallythepredictedresultsaresummedupasthefinalpredictio
9、nresults.2.ingtheiginaldatasmoothingdatafmodelingdataingdifferentdimensionsofdifferenttimeintervaldatafecastcomparisonthethesisanalyzedtheinfluenceofthethreeaspectssuchasnoiseprocessinginterpolationperioddatadimensionont
10、hepredictionaccuracy.3.Thisthesisanalyzedtheinfluenceofinterpolationcycleonfecastingprecisionfthenonequidistantsequencechoosing7days8days9days10days11days12daysasatimeintervalfspacingchoosingthe8dimensionthe9dimensionthe
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