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  1. 基于动态不等时距的边坡位移灰色预测模型分析

  2. 对边坡进行安全监测,建立灰色GM(1,1)模型可以预测预警灾害的发生。边坡监测难以实现等时距观测,传统不等时距GM(1,1)模型预测精度低,无法满足长期预测要求。针对其缺点,重新分配在建模过程中系统数据累加和累减的权值分配,确立最佳权值分配,并在MATLAB实现程序化建模。针对仓上露天坑尾矿库边坡建立了传统、动态和修正权值的动态不等时距GM(1,1)模型,对比分析3个模型发现:动态模型较传统模型具有明显优势,预测精度提高,残差和残差率下降;修正权值的动态模型拟合度更好,预测结果更接近真实值,更能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-18
    • 文件大小：354304
    • 提供者：weixin_38550834

  1. 修正的动态GM(1,1)在建筑物变形预测中的应用

  2. 文中针对传统GM(1,1)模型在预测过程中易受到随机扰动的影响导致预测精度低、残值大的问题,提出一种同时优化原始序列和背景值的动态GM(1,1)模型。首先采用卡尔曼滤波对原始序列进行降噪,消除建模过程中因原始序列引起的扰动误差;其次采用复化辛普森公式对建模过程中的背景值进行修正,建立同时优化原始序列和背景值的GM(1,1)模型;第三对优化后的模型实时引入最新的监测数据,剔除最旧的数据,建立修正的动态GM(1,1)模型。以某建筑物监测数据为例进行计算分析,结果表明:同时优化原始序列和背景值的动态G

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-04
    • 文件大小：549888
    • 提供者：weixin_38690017

  1. 基于GM(1,1)残差尾段修正模型的我国建筑业总产值预测研究

  2. 在动态灰色预测模型(GM(1,1)模型)的基础上,选取我国近七年建筑业总产值作为研究对象,为了提高模型精度和预测更加准确性,建立残差尾段修正模型。结果表明,基于GM(1,1)残差尾段修正模型预测我国建筑业总产值的准确性有所提高,且达到相应模型精度要求,对我国短期建筑业总产值的预测具有一定的参考价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38528939

  1. 基于多源信息融合的冲击地压态势评估方法

  2. 冲击地压态势评估是煤矿安全监测预警领域的热点及难题之一。本文以微震、电磁辐射及声发射等实时监测数据为基础,将态势评估理论引入冲击地压预测领域,建立了基于监测系统日志审计与实时修正算法相结合的冲击态势评估模型,通过改进D-S证据理论提出一种冲击地压态势量化方法。利用该方法计算得到连续时段的冲击地压态势值后,分别基于一阶灰色模型GM(1,1)及ARMA模型对冲击地压态势值进行预测并对比分析。实例结果及相关分析表明,所提冲击地压态势预测方法合理有效,能动态地反映冲击地压的发展趋势。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：434176
    • 提供者：weixin_38571104

  1. 基于改进GM(1,1)模型的激光陀螺仪随机误差预测

  2. 基于静态Allan方差分析方法无法有效分析和辨识动态工况下激光陀螺仪的随机误差,也无法给动态工况下激光陀螺仪的随机误差补偿提供准确依据。为此,提出时间框动态Allan方差分析方法,利用分段建模对随机误差项进行动态Allan方差分析和辨识。建立灰色GM(1,1)预测模型,对辨识出的随机误差参数项进行预测,针对传统GM(1,1)预测模型因数据不全存在波动大的问题,基于小波滤波平滑处理原始数据,并利用残差修正模型改进GM(1,1)预测模型。实验结果表明,针对激光陀螺仪在同一工况下的随机误差系数,改进G

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38739837

  1. 感知应用特征与网络带宽的虚拟机在线迁移优化策略

  2. 首先对虚拟机在迁移过程中，内存脏页面产生数量与不同应用特征的密切关系进行了实验验证。在感知不同的虚拟机应用特征环境的基础上，使用GM(1,N)灰色预测模型对每次迭代周期产生的内存脏页面数进行预测。同时使用残差修正进行误差调整，使预测结果更可靠，结合预测的内存脏页面数量进行网络带宽动态预留调整。实验表明：与传统的pre-copy策略相比，本方法在含网络密集型应用或内存密集应用的虚拟机迁移时，能够有效提高网络性能，降低迁移时间。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：986112
    • 提供者：weixin_38635682