基于改进灰色GM（1,1）模型的高速公路路基沉降预测.pdfVIP

第 12卷 第6期 铁道科学与工程学报 Volume 12 Number6 2015年 12月 JournalofRailwayScienceandEngineering December2015 基于改进灰色 GM(1，1)模型的 高速公路路基沉降预测 刘建威 ，钟泽湘 (1．长沙市规划设计院有限责任公司，湖南长沙410007； 2．中南大学 土木．32程学院，湖南 长沙410075) 摘 要：有效预测高速公路路基沉降的发展趋势，可以提高道路维修效率，降低事故发生率。根据路基沉降影响因素和特 性，提出一种改进的GM(1，1)预测测算法。采用自动寻优定权的方法优化传统 GM(1，1)模型的背景值 ，采用最小二乘法 优化初值，有效克服背景值与初值选择的盲 目性，并能保证较高的精度。分别对长湘高速某段和垄茶高速某段路基沉降进 行预测试验，本文算法预测误差均值分别为2．12％和 1．38％，方差比为0．137和0．146，精度等级达到一级。 关键词：路基沉降；改进 ；灰色预测 中图分类号：U440 文献标志码：A 文章编号：1672—7029(2015)06—1369—05 Predictionofexpresswaysubgradesettlementbasedon animprovedgraypredictionmodel LIUJianwei ，ZHONG Zexiang (1．ChangshaPlanning＆DesignInstituteCo．，Ltd，Changsha410007，China； 2．SchoolofGivilEngineering，GentralSouthUniversity，Changsha410075，China) Abstract：Theeffectivepredictionofthedevelopmenttrendofexpresswaysubgradesettlementcanimproveroad maintenanceefficiencyandreducetheaccidentratio．Accordingtothesubgradesettlementfactorsandfeatures， thispaperpresentsan improvedforecastingmethod．Theautomaticoptimizationmethodwasusedtochosethe backgroundvalueandtheleastsquaretheoryisusedtoimprovetheinitialvalue．Inthepredictiontestoftwoex— amples，theresultsindicatethatthemeansoftherelativeerrorsare2．12％ and1．38％ ，theratiosofmean— squareare0．137and0．146，andtheprecision gradeisI． Keywords：subgradesettlement；improved；grayprediction 用高速公路路基沉降的监测数据对道路维修 降数据服从Logistic分布，用概率分布特征值法建 养护进行科学管理，合理配置维修资源 ，可降低维 立了预测模型。Daniell9使用卡尔曼滤波方法对 护成本 ，提高维护效率 ，进而可降低交通事故发生 路基沉降监i贝0数据进行预测分析 。刘文豪等 。采 率，保障乘坐舒适度 ¨J。因而把握路基沉降的发 用神经网络和双 曲线的混合模型对高速公路路基 展规律并进行预测具有十分重要的意义 I4。高 沉降预测建立了模型。陈善雄等… 提出了一种路 速公路路基沉降的形成和发展通常受到地质因素， 基沉降