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铁路路基沉降变形组合预测模型优化
被引量：
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作者
张海军
《路基工程》
2022年第3期29-34,共6页
由于传统灰色模型在预测波动性较大的数据时精度不高,提出一种改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用非等间距加权矩阵与无偏优化对灰色模型进行改进,通过原始序列的动态更新实现模型的参数更新,在此基础上与泊松曲线模型建立...
由于传统灰色模型在预测波动性较大的数据时精度不高,提出一种改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用非等间距加权矩阵与无偏优化对灰色模型进行改进,通过原始序列的动态更新实现模型的参数更新,在此基础上与泊松曲线模型建立一种组合预测模型,并利用马尔科夫链进行残差修正,得到改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用汉巴南铁路路基沉降变形监测数据进行实例分析,将预测结果与泊松、灰色模型、非等间距无偏灰色模型以及组合模型预测结果进行对比分析,结果表明:模型对铁路软土路基沉降变形可取得较好预测效果,提高了预测精度与稳定性。
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关键词
高铁软土路基
沉降变形
动态预测
灰色模型
组合模型
马尔可夫链残差修正
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职称材料
题名
铁路路基沉降变形组合预测模型优化
被引量：
3
1
作者
张海军
机构
中铁十八局集团第二工程有限公司
出处
《路基工程》
2022年第3期29-34,共6页
基金
中铁十八局集团有限公司2020年度科技发展计划课题(G20-53)。
文摘
由于传统灰色模型在预测波动性较大的数据时精度不高,提出一种改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用非等间距加权矩阵与无偏优化对灰色模型进行改进,通过原始序列的动态更新实现模型的参数更新,在此基础上与泊松曲线模型建立一种组合预测模型,并利用马尔科夫链进行残差修正,得到改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用汉巴南铁路路基沉降变形监测数据进行实例分析,将预测结果与泊松、灰色模型、非等间距无偏灰色模型以及组合模型预测结果进行对比分析,结果表明:模型对铁路软土路基沉降变形可取得较好预测效果,提高了预测精度与稳定性。
关键词
高铁软土路基
沉降变形
动态预测
灰色模型
组合模型
马尔可夫链残差修正
Keywords
high-speed railway soft soil subgrade
settlement deformation
dynamic prediction
grey model
combined model
Markov chain residual correction
分类号
U416.166 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
铁路路基沉降变形组合预测模型优化
张海军
《路基工程》
2022
3
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