基于改进灰色模型的建筑物变形预测分析研究

作     者：张恒僖 ZHANG Hengxi

作者机构：江西省建筑设计研究总院集团有限公司江西南昌330046 

出 版 物：《测绘与空间地理信息》 (Geomatics & Spatial Information Technology)

年 卷 期：2025年第48卷第3期

页      码：177-180,183页

摘      要：传统GM(1,1)模型难以准确预测复杂施工场景下建筑物的变形趋势,本文采用方差补偿自适应Kalman滤波方法对建筑物变形监测原始数据进行滤波处理,剔除随机误差影响,利用高质量数据序列构建GM(1,1)模型,预测建筑物变形趋势;然后利用时间序列AR(p)模型对GM(1,1)模型预测结果趋势项进行拟合优化,降低预测残差,进一步提高建筑物变形趋势预测结果的准确性。以某临近地铁车站基坑施工项目的建筑物沉降监测数据为数据源,分别构建GM(1,1)模型、GM(1,1)-AR模型,Kalman滤波-GM(1,1)-AR组合模型,对比分析不同模型预测结果,Kalman滤波-GM(1,1)-AR组合模型预测结果与实测值基本一致,较于GM(1,1)模型,预测精度提升了78.95%,预测结果更为准确可靠,为地铁工程安全施工及建筑物安全分析提供了可靠的数据支撑。

主 题 词：GM(1,1)模型 时间序列AR(p)模型 Kalman滤波-GM(1,1)-AR组合模型 预测精度 

学科分类：08[工学] 081601[081601] 0816[工学-纺织类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-5867.2025.03.051

馆 藏 号：203158186...