海洋大气环境下架空管道腐蚀失重预测

为提高海洋大气环境下油气管道腐蚀失重预测精度，提出了一种基于IWOA-DGM(1, 1,λ)的架空管道腐蚀失重预测模型。首先用佳点集理论优化鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)初始种群的布局以增强寻优能力，并用非线性自适应权重和改进黄金正弦算法避免WOA模型的随机性，以提高收敛速度。然后利用指数变换、变权弱化缓冲算子和新陈代谢改进离散灰色模型(Discrete Grey Model, DGM(1, 1)),指数变换可以提高原始数据的光滑度，变权弱化缓冲算子可以抵消冲击扰动的干扰，加入新陈代谢可以实现动态的中长期预测。再用改进鲸鱼优化算法(Improve Whale Optimization Algorithm, IWOA)对改进DGM(1,1,λ)模型中的参数λ进行寻优，最后建立改进鲸鱼优化算法的优化离散灰色预测模型(IWOA-DGM(1, 1,λ)),并用该模型对西沙Q235碳钢管道腐蚀失重情况进行预测。结果表明，改进模型的灰色绝对关联度、平均绝对百分比误差和拟合度分别为98.99%、2.43%和98.73%,各项评价指标均优于其他对比模...     

基于灰色GM(1,1)-马尔科夫模型的职业病预测研究

为准确预测量化我国职业病的发病趋势,在灰色GM(1,1)模型的基础上结合马尔科夫过程构建灰色GM(1,1)-马尔科夫预测模型,探讨灰色GM(1,1)-马尔科夫模型在职业病预测领域的应用。通过平均相对误差、后验差比值、小误差概率3个指标对该组合模型的预测精度进行评估。结果表明:10维灰色GM(1,1)-马尔科夫模型与原始数列的拟合程度较高,预测精度等级为一级（好）,该组合模型的预测精度优于单一的灰色GM(1,1)预测模型;在遵循新陈代谢原理的情况下,我国职业病发病呈现上升态势,2015—2018年的职业病发病例数依次为31 196,36 284,37 724,39 147例。     

单变量灰色预测模型在煤矿开采沉降预测中的对比分析

以预测煤矿开采而引起的地表高程的损失为目的,通过灰色系统理论的建模、关联度分析和残差辨识,建立基于贫信息的传统GM(1,1)模型、GM(1,1)残差模型、时序残差GM(1,1)模型,又建立基于原始数据具有绝对误差的灰色CompertzⅠ和灰色LogisticⅠ模型与具有相对误差的灰色CompertzⅡ和灰色LogisticⅡ模型,并将其应用到金竹山矿业公司土珠煤矿的地表沉降量的实际预测分析中,对该矿2007年度1—10月的地表高程损失量进行灰色生成后,建立了7种灰色预测模型。根据其预测值的精度检验结果对比分析表明,所建立的7种模型均为一级(好)模型,且灰色CompertzIⅡ和灰色LogisticIⅡ模型远优于传统GM(1,1)模型,预测精度高,可靠性强,对煤矿开采的复垦规划有重要指导作用。     

基于改进灰色模型的管壁蜡沉积厚度预测研究

为对含蜡原油管道中的蜡沉积厚度进行准确预测,在函数cot(x2)变换的基础上,结合平移变换思想,利用cot(x2+c)变换建立新的改进GM(1,1)模型。以现场管道结蜡数据和室内环道结蜡数据为例,对比改进GM(1,1)模型、基于函数cot(x2)变换建立的GM(1,1)模型及传统GM(1,1)模型之间的预测精度,并分析平移量c对改进GM(1,1)模型预测精度的影响。结果表明:改进GM(1,1)模型的预测精度最高,其次是基于函数cot(x2)变换建立的GM(1,1)模型,而传统GM(1,1)模型的预测精度最低;随着平移量的增大,改进GM(1,1)模型的平均相对预测误差呈现出先减小后增大的趋势,因此合理的平移量有助于模型精度的提高。应用改进GM(1,1)模型来预测管道蜡沉积厚度是可行的,该方法可为含蜡原油管道蜡沉积厚度的准确预测提供参考和借鉴。     

改进型灰色神经网络在火灾预测中的应用研究

为提高火灾事故的预测精度,降低火灾损失,探讨并修正传统GM(1,1)预测模型关于背景值构造的缺陷,将改进后的灰色模型同BP神经网络模型融合,提出改进型灰色神经网络火灾预测模型。依据我国1997—2009年火灾事故统计数据,分别选用改进型GM(1,1)和改进型灰色神经网络模型对1997—2007年火灾发生起数进行拟合仿真,得到2008—2009年火灾起数预测结果。结果表明:该模型在避免GM(1,1)关于背景值构造缺陷的基础上,兼具灰色系统与神经网络的优点,既体现火灾复杂的灰色系统行为,又能自适应调整学习速率,与单一GM(1,1)相比,该模型的预测结果精度更高。     

城市燃气事故灰色预测模型及其应用

城市燃气系统是一个动态的不确定性系统,燃气事故发生具有随机性.运用灰色理论预测城市燃气事故,以上海市市北地区燃气死亡统计数据为原始数据,建立灰色预测模型,同时对模型的可靠性和准确性进行了检验.根据灰色理论模型GM(1,1)建立的城市燃气死亡事故预测模型为X(1)(k+1)=1962e0.048k.模型检验结果表明,关联度r=0.682 5>0.6,通过关联度检验;模型预测精度σ=97.8%达到最好;后验差比C=0.42,P=1,对照灰色预测精度检验等级标准,检验精度达到Ⅱ级,接近Ⅰ级.研究表明,城市燃气死亡事故预测模型还可用于安全工作成效性评价.     

基于等维新息灰色马尔科夫的地铁客流量预测*

为准确预测地铁客流量的发展趋势,采用等维新息灰色GM（1,1）预测模型与马尔科夫模型相结合的方式建立等维新息灰色马尔科夫模型,探讨等维新息灰色马尔科夫模型在地铁客流量预测领域的应用;运用平均相对误差、后验差比值和小误差概率3种指标对模型精度进行检验。结果表明:等维新息灰色马尔科夫模型与原始数列的拟合程度较高,预测精度等级为Ⅰ级（优）,优于传统灰色GM(1,1)模型和等维新息灰色GM(1,1)模型的预测精度,更加符合地铁客流的实际情况。     

改进GM(1,1)模型在管道结蜡厚度预测中的应用研究

为了准确预测含蜡原油管道的结蜡厚度,构建了基于灰色系统理论的改进GM(1,1)模型.在分析GM(1,1)模型基本原理和建模步骤的基础上,基于平移变换的思想建立了改进GM(1,1)模型,对比分析了改进GM(1,1)模型和传统GM(1,1)模型预测结果的差异,探讨了不同平移量对改进GM(1,1)模型拟合精度和预测精度的影响.结果 表明:改进GM(1,1)模型的拟合精度和预测精度均高于传统GM(1,1)模型;随着平移量的增加,改进GM(1,1)模型的预测精度出现了先高后低的变化趋势,因此在实际应用中应对平移量进行合理选择;应用改进GM(1,1)模型来提高管道结蜡厚度的预测精度是可行的,具有一定的推广应用价值.     

基于GM(1,1)的残差修正模型的电梯故障率预测

为研究某城市某品牌电梯故障率发展趋势,建立了该城市该品牌电梯故障率的GM(1,1)灰色预测模型,并对所建模型进行了数据检验,检验结果表明该预测模型的预测精度波动较大。为了提高GM(1,1)灰色预测模型的预测精度,利用对模型进行数据检验时得到的残差序列,建立GM(1,1)灰色预测模型的残差修正模型,利用该残差修正模型对原预测模型进行修正。利用经残差修正模型修正后的故障率预测模型对该城市A品牌电梯的故障率进行预测,结果表明:1)残差修正模型对原模型修正后的相对误差与修正前相比有升也有降,但精度有所提高且趋于稳定,表明残差修正模型有利于提高预测精度;2)利用所建立的故障率预测模型求得的预测故障率与实际故障率相比,相对误差不超过8.010%,表明该故障率预测模型的预测精度较高;3)修正模型预测值表明,在现有状态下该城市A品牌电梯的故障率呈上升趋势,应加强该品牌电梯的检维修与管理。     

基于改进灰色系统的深基坑变形预测方法研究

为了对深基坑工程施工期间地质灾害进行先期预警,使用了改进的灰色系统作为预测工具,对基坑周围建筑物的沉降进行了预测。对于灰色预测系统的改进包括对数据序列初始值的改进和对灰色系统模型背景值的改进,以及实测数据转换为单调增序列的方法。使用相对误差检验、关联度检验和后验差检验对模型的精度进行了评价。最后将改进后的灰色系统与原系统的预测结果进行了对比,结果表明:在短期预测方面,灰色系统模型和改进的灰色系统模型都有很高的精度。对于长期预测,改进的灰色系统模型对中长期预测有很好的精度。     

考虑随机误差的软土基坑沉降趋势分析及预测*

为准确分析基坑沉降变性规律，基于现场监测数据，通过卡尔曼滤波对趋势项及误差项进行分解，采用M-K检验对发展趋势进行评价，利用优化广义回归神经网络和差分整合移动平均自回归模型，构建基坑沉降分项预测模型，并将预测结果与发展趋势评价结果对比分析，以实现基坑沉降变形规律综合研究。结果表明:卡尔曼滤波能有效分解基坑沉降数据趋势项与误差项，相较于传统小波分解效果更佳；基坑沉降呈持续增加趋势，但趋势性逐渐减弱；预测结果相对误差均值均不大于2%，预测模型精度较高；沉降变形会进一步增加，但增加速率明显降低，与发展趋势分析结果一致，两者相互佐证分析结果准确性。研究结果为基坑沉降变形规律分析提供新思路。     

基坑围护结构及周围环境变形的预测

传统的基坑支护结构设计具有相当的模糊性和不确定性 ,可能危及基坑和周围环境的安全。笔者利用深基坑支护体系的监测数据 ,采用灰色系统理论建立了基坑工程变形的GM(1 ,1 )预测模型 ,其模型的两个参数可识别基坑变形发展势态 ,并由此讨论了模型的适用范围。最后 ,运用该模型预测分析实际基坑工程支护结构变形 ,表明其预测模型可用于基坑动态设计与信息化施工     

基于组合赋权和灰色Euclid理论的深基坑支护方案优选

提高深基坑开挖施工安全水平,综合考虑基坑支护方案影响因素的特点,建立基于博弈论组合赋权和灰色Euclid理论的基坑支护方案优选决策模型。首先,运用层次分析法（AHP）与信息熵法分别确定主客观权重。然后利用博弈集结模型对指标体系进行组合赋权,得到综合权重。最后,运用灰色Euclid理论评价优选模型进行深基坑支护方案的优选,同时结合工程实例进行验证。结果表明:运用博弈集结组合赋权和灰色Euclid理论模型选出方案A4为最优支护方案,结果与工程实际一致。     

重大基坑坍塌事故虚拟仿真系统研究

为预防基坑坍塌事故发生、进行重大事故警示教育，以杭州地铁湘湖站北2基坑坍塌事故为素材，研究构建重大基坑坍塌事故虚拟仿真培训系统。对案例事故涉及的设计、施工、环境三大因素的技术问题进行总结，研究了事故链各致险因素及对推动事故发生所起作用，完成仿真系统平台设计和开发工作。系统应用多种制作技术创建工程场景模型，展示深基坑工程复杂的施工工序和空间关系，再现基坑坍塌事故发生发展过程和贴近实际的灾难场景。研究结果表明:仿真系统成果可丰富地下工程教学、施工现场安全教育和安全监察培训的内容和形式。     

基于粗集理论算法-脊波神经网络的深基坑变形预测与应用

基坑开挖变形具有非线性特性,在脊波神经网络的基础上,采用粗集理论算法优化初始权值和阈值,建立了基于粗集理论算法-脊波神经网络的深基坑变形预测模型,应用该模型对西南地区某市火车站综合交通换乘中心南广场的基坑开挖过程进行了变形预测。结果表明:粗集理论算法能够对脊波神经网络进行优化,提高了脊波神经网络基坑变形预测结果的收敛速度和泛化能力;脊波神经网络能逼近基坑变形的非线性部分,避免了模型误差影响基坑开挖变形预测精度,提高了系统整体抗干扰性能。模型的预测值与实测值之间的误差在5%以内,满足实际工程的要求。     

基于修正莫尔库伦的基坑开挖对隧道安全影响研究

为分析基坑开挖对临近地铁隧道的影响,以某基坑工程为研究背景,结合修正-莫尔库伦本构关系,采用Midas GTS NX构建三维地层结构模型,通过仿真分析基坑开挖前后隧道水平、竖向位移的变化规律及特征点.结果表明:基坑开挖会导致地铁隧道结构产生水平收缩的趋势,隧道最大沉降和隆起点从远离基坑的外侧隧道向靠近基坑的内侧隧道转移...     

基于SEM-MC的地铁车站深基坑施工危险性测度研究*

为提高地铁车站深基坑施工危险性测度的准确性,考虑多风险因素耦合作用和危险性测度主观性对传统风险评测结果的影响,提出基于结构方程（SEM）与蒙特卡洛模拟（MC）相结合的地铁车站深基坑施工危险性测度方法。首先,从基坑支护、基坑开挖、降水排水以及周边环境4个维度建立危险性测度指标体系,利用SEM确定指标权重,并确定关键因素;然后,根据指标的数据分布特征,利用MC法模拟出潜变量值并与风险损失程度、指标权重相结合得出危险度;最后,将该危险性测度方法运用于南昌地铁双港站。研究结果表明:该地铁车站深基坑风险等级为4级,基坑开挖为该地铁车站深基坑施工主要风险影响因素,其直接影响因素为开挖技术参数设置。项目实施结果表明该方法对地铁车站深基坑施工危险性评测适用可信。     

既有大型公共设施改造下紧邻深基坑开挖变形分析*

为探索深基坑开挖与紧邻大型公共设施改造的相互影响，确保施工安全，基于上海体育馆改造及新建地下体育综合体工程，采用有限元软件Plaxis对紧邻深基坑工程大型公共设施“卸载-加载”改造过程进行模拟，详细分析上海体育馆“卸载-加载”改造与紧邻综合体深基坑开挖同时进行对基坑本体及上海体育馆的安全影响，并在此基础上探讨紧邻深基坑工程大型公共设施改造最优工序。结果表明:在基坑开挖至第2道支撑时进行加载改造为最不利工况，且围护结构侧向位移将超过规范允许值，在施工中应严格避免；最优工序为完成第1道支撑后进行卸载改造，完成第2道支撑后进行加载改造。     

基于GM(1,1) Markov的危化品道路运输事故与交通事故预测及关系研究

为准确预测我国危化品道路运输及交通2类事故数量趋势,探究其内在联系,在单一的灰色GM（1,1）模型基础上与马尔科夫过程组合形成灰色GM（1,1）—马尔科夫预测模型,以2013—2017年2类事故数量的原始序列探讨了该组合预测模型的实际应用,采取平均相对误差、均方差比值、小误差概率对模型进行精度检验。研究结果表明:在组合预测模型较优情况的研究中,2类事故数量历年来波动性相似,因危险化学品自身的性质、包装和装卸使得2类事故量变化频率存在偏差;2018—2019年的危化品道路运输事故分别为485起和480起,交通事故分别为225 294起和234 454起。