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针对灰色GM(1,1)模型原始离散数据光滑度低以及在施工中背景值频现异常的问题,在传统模型的基础上,对原始数据进行函数变换,并按施工工况调整背景值,提高了模型精度。将改进的模型应用到南昌地铁3号线深基坑施工中,对临近铁路路基沉降进行建模预测。结果表明,利用函数对原始数据进行变换,调整数据光滑度,可使其符合级比要求;按照分工况预测的方法根据施工进度调整背景值,减小了异常背景值对精度的影响,预测值与实际监测值拟合度较好。 相似文献
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提高灰色预测精度的关键在于增加原始离散数据的光滑性。文章大介绍灰色模型的基础上，给出了寻找提高原始数据序列光滑度的变换的途径，并随文给出了一些新的变换，实例应用和误差分析充分展望了这一方法非常有效。 相似文献
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