GM（1%2c1）模型在大坝沉降预测中的应用.pdfVIP

第6期 广东水利水 电 NO．6 2010年6月 GUANGDONG WATER RES0URCESAND HYDROP0WER Jun．2010 GM(1，1)模型在大坝沉降预测中的应用 何玉春 ，魏光辉 ，胡 平 (巴州希尼尔水库管理处，新疆 库尔勒 841000) 摘 要：针对某水库大坝实际情况，提 出在现有沉降观测数据的基础上，运用灰色理论的方法，建立GM(1，1)模型。通过数 值试验确定模型最佳维数后，采取淘汰过于陈旧的数据信息、补充新观测数据的方法，即建立GM(1，1)等维新息模型，用以 预测该大坝的沉降量，分析结果表明：GM(1，1)等维新息模型能较好地预测该大坝的沉降发展趋势。 关键词：大坝；沉降预测；GM(1，1)模型；等维新息模型 中图分类号：TV221．2 文献标识码 ：A 文章编号：1008—0l12(2010)06—0019—03 弓l言 X。‘： {X。‘(1)，X。‘(2)，…，X∞‘(n)} 在对已建成的大坝安全监测的过程 中，及时、简捷 对其进行一次累加生成，得到生成序列： 地对数据进行分析，特别是在洪水、高水位时期，迅速地 X = {X ‘(1)，X ‘’(2)，…，X (n)} 对所测数据资料进行整理归纳，掌握大坝工作情况并评 估其安全程度 ，是十分重要的。为此，在 日常运行管理 其中X¨()=∑X∞() =1，2，…，n 中，必须对大坝位移量作出定量的预测，以便对大坝安 则 GM(1，1)模型相应的微分方程为： 全状况作出判断，从而采取必要措施 。 + = (1) 邓聚龙创立的灰色预测方法可以忽略相关影响因 素，直接从原始数据系列中寻找 内在的规律，并对原始 式中 Ol为发展灰数，Ol的可容区为(一2，2)；tz为 内生 控制灰数。 数据进行处理以生成具有较强规律性的数据序列，然后 建立相应的微分方程模型，从而预测未来发展趋势 ¨。 1．1．2 为待估参数向量，可利用最小二乘法求解 GM(1，1)模型 是以灰色模块为基础的。在灰色模 ＆=[：]=(B日)日 (2) 块中，由未来预测值的上界和下界问所夹的平面称为灰 平面。灰平面呈喇叭形展开(即未来时刻越远，预测值的 1Ex(1’(1)+ (2)] l 灰区间越大)。可见提高预测精度就要缩小灰平面，而缩 一 1 (2)+ (3)] 1 小灰平面就应在充分利用已知信息的同时，不断补充新 B = 的信息，以提高灰平面的白色度。对于一个系统来说，随 着时间的推移，未来的一些扰动或因素将不断地进入系 一 1ix1‘’(n一1)+ (1(n)] 1 统并产生影响，因此有必要对灰色预测做些改进。 本文结合某水库大坝变形观测资料，从数据选取的 。‘’(2) 角度出发，通过大量的计算 比较，找 出最高精度预测的 X(。(3) = 原始数据位置及数据数量，取得了良好效果。 1 等维新息 GM(1，1)模型 。‘(n) 1．1 传统GM(1，1)模型介绍