灰色理论在边坡预测中的应用研究
来源期刊：黄金2008年第9期
论文作者：郭义 张飞
关键词：边坡变形; GM(1,1); 灰色; 预测;
摘 要：传统的GM(1,1)灰色理论模型,一般适用于等时距数据序列的模拟预测.本文针对数据序列本身要满足灰指数规律,当灰数据发生跨越增长的时候,采用传统的GM(1,1)模型预测精度比较差,而且从GM(1,1)模型的建模基础考虑,预测精度受初始值和背景值影响很大.由于客观条件的影响,边坡数据序列的获得有的时候不可能达到严格的等时距的数据序列,从而建立起适合边坡变形值预测的GM(1,1)模型.
郭义1，张飞1
(1.内蒙古科技大学资源与安全工程学院)
摘要:传统的GM(1,1)灰色理论模型,一般适用于等时距数据序列的模拟预测.本文针对数据序列本身要满足灰指数规律,当灰数据发生跨越增长的时候,采用传统的GM(1,1)模型预测精度比较差,而且从GM(1,1)模型的建模基础考虑,预测精度受初始值和背景值影响很大.由于客观条件的影响,边坡数据序列的获得有的时候不可能达到严格的等时距的数据序列,从而建立起适合边坡变形值预测的GM(1,1)模型.
关键词:边坡变形; GM(1,1); 灰色; 预测;
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