灰色系统模型在大坝变形预测中的应用

大坝与安全

灰色系统模型在大坝变形预测中的应用

鄢永辉

安徽省宁国市水务局，安徽宁国，242300

收稿日期:2014-03-07 出版日期:2014-10-28 发布日期:2014-10-28
作者简介:鄢永辉（1972-），女，安徽省宁国市人，工程师，从事水利设计与建设管理工作。

Analysis and application of GM model in the prediction of dam deformation

YAN Yong-hui

Bureau of Water Resources of Ningguo City, Anhui Province

Received:2014-03-07 Online:2014-10-28 Published:2014-10-28

摘要/Abstract

摘要： 为解决大坝安全监测中变形预测的问题，以某大坝坝顶监测数据为例，介绍了灰色GM模型预测的基本方法，采用MATLAB程序建立了GM（1，1）和GM（2，1）模型，分别对某大坝坝顶视准线部分监测点的变形量进行了预测。将预测值与实测值进行对比分析可知：采用GM（1，1）和GM（2，1）模型得到的预测结果均能很好地拟合实测值，预测精度高，利用该模型在实际工程中加以应用是可行的。

关键词: 灰色系统模型, 大坝变形, GM模型

Abstract: This paper introduces briefly the principle and the forecasting steps by use of GM model in which the prediction of practical monitoring data based on MATLAB is realized. The prediction results are well consistent with those by filed measurement, and the practical application value of this prediction method is proved. As well, the paper discusses the generating coefficients and some effective conclusions are drawn.

Key words: grey system model, dam deformation, GM model

鄢永辉. 灰色系统模型在大坝变形预测中的应用[J]. 大坝与安全.

YAN Yong-hui. Analysis and application of GM model in the prediction of dam deformation[J]. dam.

[1]	李乾德，王东,李啸啸，刘健. 基于QPSO-RVM 模型的大坝变形预测研究[J]. 大坝与安全, 2020, 0(1): 32-.
[2]	李乾德，王东，李啸啸，刘健. 改进的LMD 模型在大坝变形监测数据特征量分离中的运用[J]. 大坝与安全, 2019, 0(4): 24-27.
[3]	李小伟. 官地水电站复杂环境北斗/GPS 组合定位大坝变形监测精度测试分析[J]. 大坝与安全, 2019, 0(2): 55-.
[4]	张宗申¹，周建郑²，张春燕¹. 基于GBSAR的微变形监测系统应用研究[J]. 大坝与安全, 2013, 0(6): 19-23.
[5]	陆鹏. 基于GPS实时大坝变形监测系统设计研究[J]. , 2012, 0(3): 39-41.
[6]	彭虹. 三谈变形监测自动化中的几个问题[J]. , 2011, 0(2): 17-23.
[7]	彭虹. 再谈变形监测自动化中的几个问题[J]. , 2008, 0(5): 22-25.
[8]	彭虹. 大坝变形监测自动化中的几个问题[J]. , 2007, 0(1): 34-37.
[9]	黄全义，张正禄. 基于人工神经网络的大坝变形分析与预报研究[J]. , 2002, 0(5): 36-38.
[10]	梁昌明，王文兴. 南水大坝变形监测控制网与位移测点精度分析与优化[J]. , 1998, 0(1): 49-57.
[11]	唐寿同. 大坝变形自动监测仪器[J]. , 1990, 0(1): 31-39.
[12]	陆璇辉，王绍民. 高精度激光照准法测大坝变形技术[J]. , 1988, 0(3~4): 60-65.