改进GM(1,1)模型提升基坑变形预测精度

本文主要探讨了在基坑变形预测中基于优化的GM(1,1)模型的应用。传统GM(1,1)模型常用于分析时间序列数据，特别是对于预测工程领域的动态变化，如基坑沉降变形。然而，它存在一个显著的问题，即预测精度较低，且模型残差较大，这可能会影响对工程安全性的评估。 为了提升模型的预测性能，研究者们引入了灰色理论中的对数法和二次插值法对其进行优化。对数法通常用于处理非线性问题，通过转换数据使其更符合线性模型的假设，从而提高预测的准确性。而二次插值法则通过构建多项式模型来拟合数据，能够更精确地捕捉数据的局部变化趋势。 作者结合基坑沉降变形的实际监测数据，将优化后的GM(1,1)模型与传统模型进行对比分析。实验结果显示，经过改进的两种模型在预测基坑沉降变形时，其精度明显优于传统的GM(1,1)模型。这意味着优化后的模型能更好地反映实际变形情况，减少了误差，为工程决策提供了更为可靠的依据。 此外，研究还强调了预测值与监测值的一致性。预测值与实际监测值的趋势一致，意味着模型不仅提高了精度，而且在描述基坑沉降的动态行为方面也更具说服力。这对于预防和控制基坑施工过程中的风险，确保工程项目的顺利进行至关重要。 这篇文章的研究成果对于改进GM(1,1)模型在基坑变形预测中的应用具有实际意义，为工程实践提供了新的优化策略和技术支持，有助于提高基坑施工的安全性和效率。在未来的工程实践中，这种模型优化方法有望得到更广泛的应用和推广。