导读:本文包含了沉降预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:组合,模型,路基,建筑物,盾构,双曲线,车流量。
沉降预测论文文献综述
易琳力,韩文喜,文静[1]（2019）在《成都新机场软土地基沉降规律及沉降预测研究》一文中研究指出基于成都新机场试验区实时监测资料对各地基处理区原地基软土、填筑体的沉降变化规律及孔隙水消散规律进行分析.在对比研究对数法、双曲线法、指数法的沉降预测结果后发现,双曲线法更符合成都新机场的沉降趋势,利用双曲线法对成都新机场试验区的监测点进行了工后30年的沉降预测,并基于研究成果发现成都新机场试验区地基处理效果符合设计要求.(本文来源于《河南科学》期刊2019年11期）
赵磊磊,花向红,邵梽,赵朋[2]（2019）在《改进的新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用》一文中研究指出对新陈代谢GM(1,1)模型所采用的灰色预测方法进行了改进,运用新的代数递推方程替代了原始的灰色微分方程,并利用某建筑物的沉降观测数据进行了预测与分析,结果表明,改进后的新陈代谢GM(1,1)模型的预测精度得到了显着提高。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2019年06期）
李广源,花向红,韩浩然,续东[3]（2019）在《一种变系数的ARIMA和GM(1,1)组合高铁沉降预测模型》一文中研究指出根据高铁沉降监测和预测特点,提出了一种变系数的ARIMA和GM(1,1)组合高铁沉降预测模型,给出了组合高铁沉降预测模型实施步骤。通过某一高铁沉降监测数据,对单一模型和组合模型预测进行分析比较,结果表明,采用变系数组合模型求出的预测值精度更高。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2019年06期）
张宇[4]（2019）在《高层建筑物沉降监测与预测方法》一文中研究指出高层建筑物沉降变形监测是工程建设中一项十分重要的工作,为了系统地阐述高层建筑物沉降变形监测作业、数据处理及建模预测等方法,文章结合具体工程实例,详细地介绍了其监测作业过程、数据处理方法、图表分析内容以及沉降变形稳定性判别等方法要素,以回归拟合的方法对某代表性观测点监测数据进行了建模与预测分析,并与其它观测点数据进行了预测对比,同时对所建回归模型方程进行了显着性检验、预测区间估算和预测精度分析等,为类似工程实践及数据处理与分析方面提供方法参考。(本文来源于《北京测绘》期刊2019年11期）
陆潘,杜英辉,陈雷,马坤,沈宇鹏[5]（2019）在《考虑车流量的BP神经网络模型预测吹填土地区路基工后沉降》一文中研究指出根据吹填土路基工后沉降原理,选取曹妃甸北环路吹填土路基某一断面的车流量和时间作为影响因素,建立了考虑车流量的BP神经网络模型,并将之用于吹填土路基的工后沉降预测。与泊松曲线模型和双曲线模型的预测结果对比后发现,BP神经网络模型预测精度更高,误差在4%以内,从而验证了考虑车流量的BP神经网络模型在解决该类问题上的简便性和适用性。(本文来源于《中国港湾建设》期刊2019年11期）
周志军,朱珊珊,孔祥,雷江涛[6]（2019）在《黄土地区后压浆桩基沉降的统计预测方法》一文中研究指出根据榆林市吴起至定边高速公路最西端试验场地的现场静载试验结果,对比统计后压浆桩和未压浆桩沉降变化情况,提出沉降缩减系数,由此得到后压浆桩基沉降的数学统计预测方法。结果表明:沉降缩减系数近似服从正态分布,并随着桩顶荷载的增大而减小,同时其离散程度也减小;桩顶荷载较大时,后压浆工艺对控制桩基沉降效果比较明显;沉降缩减系数按正态分布时用其50%上侧分位数计算得到的后压浆桩沉降值与实测值更加吻合。由于后压浆工艺较复杂导致沉降缩减系数具有离散性,建议采用沉降缩减系数的85%上侧分位数预测后压浆桩的沉降,以保证足够的安全储备。(本文来源于《铁道建筑》期刊2019年11期）
沙爱敏,吕凡任,尹继明,王晓东[7]（2019）在《基于变权重组合预测模型的软土路基沉降预测研究》一文中研究指出为建立更加符合软土路基沉降的预测模型与方法,以某公路工程实测沉降数据为研究对象,对软土路基沉降规律进行分析基础上,分别建立Logistic模型,双曲线模型,Gompertz模型,乘幂模型和对数模型5种预测模型.将5种单项模型预测值与实测值进行对比分析,得到3种优势模型.以组合预测模型理论为依据,赋予3种优势模型不同权重系数建立变权重组合预测模型.结果表明,模型预测值与实测值拟合程度更好,预测精度和可靠性都显着高于单项预测模型,具有明显的优越性.模型能准确地预测长期沉降,更适合于作为公路软土路基沉降预测模型.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年21期）
林晓东,林浩[8]（2019）在《考虑序列关联性的公路隧道沉降预测模型》一文中研究指出准确预测公路隧道结构沉降数据对工程安全风险控制具有重要意义。针对传统自回归-滑动平均时间序列预测模型(Auto-Regressive and Moving Average)的单一线性问题,该文提出了考虑沉降数据空间关联性的向量-结构时间序列模型(Structural Vector Time Series)。该模型由向量式和结构式两部分组成:①向量式时间序列模型可模拟多维时间序列变量当期项与滞后项的关联关系;②结构式时间序列则建立多维时间序列当期项的关联关系。最后以上海某一公路隧道为工程案例,计算结果表明考虑空间关联性的向量-结构时间序列模型比传统时间序列模型预测精度更高。(本文来源于《中外公路》期刊2019年05期）
马争锋,王青志[9]（2019）在《非等时距灰色模型在冻土路基沉降预测中的应用》一文中研究指出基于2012年5月～2016年10月G109线K2967+850监测断面处冻土路基的沉降监测数据资料,根据在冻融循环条件下产生的沉降数据多周期和波动性的特点,以及监测数据采集时间间隔不等长的原因,采用非等时距GM(1,1)灰色预测模型构建了冻土路基累计沉降量预测模型。通过将预测模型的模拟值序列与实测值序列进行对比,验证了模型的模拟精度达到I级以上,证明用此模型对K2967+850监测断面2 m深度以内冻土路基的沉降预测是可信的。(本文来源于《广西大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
蒋成银[10]（2019）在《诱导有序组合算子的沉降预测方法研究》一文中研究指出根据实测数据建立的形变时间序列预测方式和方法屡见不鲜,通常较常见的有基于统计理论、基于沉降观测时间序列、基于卡尔曼滤波和各神经网络方法等方式,这些仅仅基于单种建模方式的方法往往不能充分地将时间序列里的沉降信息提取提取出来,因此预测的时间序列偏差与方差较大。针对上述问题本文提出利用基于诱导有序集结算子的组合模型的建模方法结合基坑建设时实时观测的沉降数据进行沉降预测,本文针对多种沉降预测方法的结合建模进行了深入的研究,实验表明组合预测方法能够更精确的预测沉降时间序列。(本文来源于《中外企业家》期刊2019年30期）
沉降预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
对新陈代谢GM(1,1)模型所采用的灰色预测方法进行了改进,运用新的代数递推方程替代了原始的灰色微分方程,并利用某建筑物的沉降观测数据进行了预测与分析,结果表明,改进后的新陈代谢GM(1,1)模型的预测精度得到了显着提高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
沉降预测论文参考文献
[1].易琳力,韩文喜,文静.成都新机场软土地基沉降规律及沉降预测研究[J].河南科学.2019
[2].赵磊磊,花向红,邵梽,赵朋.改进的新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用[J].测绘地理信息.2019
[3].李广源,花向红,韩浩然,续东.一种变系数的ARIMA和GM(1,1)组合高铁沉降预测模型[J].测绘地理信息.2019
[4].张宇.高层建筑物沉降监测与预测方法[J].北京测绘.2019
[5].陆潘,杜英辉,陈雷,马坤,沈宇鹏.考虑车流量的BP神经网络模型预测吹填土地区路基工后沉降[J].中国港湾建设.2019
[6].周志军,朱珊珊,孔祥,雷江涛.黄土地区后压浆桩基沉降的统计预测方法[J].铁道建筑.2019
[7].沙爱敏,吕凡任,尹继明,王晓东.基于变权重组合预测模型的软土路基沉降预测研究[J].数学的实践与认识.2019
[8].林晓东,林浩.考虑序列关联性的公路隧道沉降预测模型[J].中外公路.2019
[9].马争锋,王青志.非等时距灰色模型在冻土路基沉降预测中的应用[J].广西大学学报(自然科学版).2019
[10].蒋成银.诱导有序组合算子的沉降预测方法研究[J].中外企业家.2019
论文知识图
