综合预测模型在变形监测中的应用研究

"基于多模型预测结果的变形监测预测研究" 本文主要探讨了在变形监测领域如何利用多种预测模型的预测结果来构建一个更准确的综合预测模型。变形监测通常应用于地质工程、建筑物安全等领域，旨在预测和防止因结构或地表的变形可能引发的安全问题。文章由张大林和贾文生合作完成，发表于《煤炭技术》2011年第11期，属于地质与矿业工程的专业文献。 作者指出，准确的变形预测对于变形监测至关重要。传统的单模型预测可能存在局限性，因此，他们提出了一种新的方法，即基于多模型预测结果的综合预测模型。这种方法通过求取多个预测模型预测值的加权平均来构建，以期望得到更精确的预测结果。 在构建综合预测模型的过程中，作者引入了粗糙集理论。粗糙集理论是一种处理不完全或不确定信息的数学工具，它可以帮助确定各个预测模型在综合模型中的权重。通过对预测模型的性能评估，粗糙集理论可以确定每个模型对整体预测精度的贡献程度，从而为每个模型分配合适的权系数。 该研究的实施步骤大致如下： 1. 首先，选择多种不同的预测模型，如时间序列分析、人工神经网络、支持向量机等，对变形数据进行预测。 2. 其次，计算各模型的预测结果，然后根据粗糙集理论计算每个模型的权重。 3. 最后，将各模型的预测结果按照所分配的权重进行加权平均，得出综合预测结果。 这种基于多模型预测结果的方法提高了变形预测的准确性，有助于工程人员及时发现并应对潜在的变形风险。此外，通过粗糙集理论确定权重的方式，也使得模型的选择和优化更具科学性和合理性。 关键词：变形监测，预测，模型，粗糙集理论，加权平均 通过这篇研究，读者可以了解到如何利用多种预测模型和粗糙集理论来提升变形监测的预测精度，这对于地质灾害预警、建筑物安全评估以及地下工程的稳定性分析具有重要的实践意义。