【摘 要】
：
针对非等距沉降数据序列的建模问题,探讨了3种非等距GM(1,1)模型在沉降预测中的应用。结果显示,加权非等距GM(1,1)模型不适用于具有近似指数趋势的沉降数据,灰线性加权非等距
论文部分内容阅读
针对非等距沉降数据序列的建模问题,探讨了3种非等距GM(1,1)模型在沉降预测中的应用。结果显示,加权非等距GM(1,1)模型不适用于具有近似指数趋势的沉降数据,灰线性加权非等距GM(1,1)模型并非真正的非等距模型,模型预测式与时间无关,不能用于沉降预测,而对于笔者所建立的非等距GM(1,1)模型,其拟合函数等同于灰色线性回归组合模型,可用于近似指数趋势的沉降数据。通过实例分析对比了3种非等距GM(1,1)模型的应用效果,验证了上述观点的正确性。
其他文献
兰州铁路局在超偏载检测设备的管理与运用工作中,领导重视、周密部署,规范管理、健全制度,加强分析、严格考核,提高应急处理能力和从业人员素质,依靠科技攻关,拓展信息系统功
针对最小二乘支持向量回归机(LSSVR)中惩罚参数c和核函数参数σ难以确定,以及标准人工蜂群算法(ABC)易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出一种改进的人工蜂群算法(IABC)来优化LSSVR的参数并进行变形预测研究。首先,IABC算法利用反向学习策略生成正反2个种群来增加初始群体的多样性,一次迭代后对双种群的当前最优食物源进行信息交换以实现优中选优,并设计食物源自适应权重函数及适应度自适应选择
北京铁路局为全面提高货车装载质量,更好地服务于运输安全,开展了超偏载专项整治活动。通过提升超前防范意识,加快检测系统建设,实行逐级负责管控到位,强化基础制度建设和全
为解决多输出边坡变形预测问题,提高预测模型的精度及计算效率,提出基于多输出相关向量机(MRVM)的边坡变形预测新模型。通过将标准RVM的单输出功能拓展到多维输出功能的方式建立MRVM,并利用PSO算法优化其参数。以某大型干坞边坡变形为例,基于MRVM建立边坡坡顶水平变形与沉降变形预测模型,并对其精度及计算效率进行分析。实验结果表明,MRVM的精度高于BP神经网络、支持向量机(SVM)、RVM,证实
《人民铁道报》2008年10月6日消息：日前，位于东北老工业基地沈阳市的沈西工业走廊建设工地上热闹非凡，沈西工业走廊铁路工程项目开始全线开工建设。
济南铁路局通过建立和完善适应新体制、新布局、新技术装备条件下的货运安全管理体系,坚持“用制度约束、靠机制管理”的原则,采取规范货运安全管理,完善货运安全检查机制,强
介绍成都铁路局货运处在装卸工作管理上,开展整章建制、实行规范管理,进行业务培训、提高队伍业务素质,改善装卸安全生产设备及设施取得的效果和经验。
INTRODUCTION The Fr
基于美国GSVS2011计划完成的高精度GNSS水准数据及垂线偏差数据,研究确定地面垂线偏差的数值拟合法、GNSS水准法、地球重力场模型法和基于移去恢复技术的数值拟合法等方法的
2008年11月10日,京津城际铁路委托北京铁路局运输管理协议签字仪式在北京天佑大厦举行,京津城际铁路有限责任公司总经理朱崇钢和北京铁路局总会计师谭光明分别在协议上签字。
推进战略装车点建设和路企直通运输,是部党组按照党中央提出的深入贯彻落实科学发展观的要求而采取的深化铁路内涵扩大再生产的一项重大战略举措,既为进一步拓展铁路挖潜扩能