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        基于時變參數(shù)的灰色模型在變形監(jiān)測中的應(yīng)用

        2024-02-22 06:54:40樊海青馬彥鳳
        地理空間信息 2024年1期
        關(guān)鍵詞:模型

        樊海青,馬彥鳳

        (1.廣東省國土資源測繪院,廣東 廣州 510500;2.廣東省測繪工程有限公司,廣東 廣州 510700)

        灰色系統(tǒng)通過建模、預(yù)測和分析等過程,能從已有少量信息中提取有價值的信息,為多個領(lǐng)域的組織決策和控制提供依據(jù)?;疑P褪窃谪毿畔⒌那闆r下進(jìn)行建模,對少量的原始觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,生成新的數(shù)據(jù)序列,并通過建立與求解白化微分方程得到預(yù)測模型,因此被廣泛應(yīng)用于變形監(jiān)測工程中[1-5]。利用灰色GM(1,1)模型建立變形監(jiān)測預(yù)測模型的方法較普遍,但也會出現(xiàn)模型的擬合與預(yù)測結(jié)果與實際值偏離較大的情況,因此相關(guān)學(xué)者采用灰色Verhulst模型、灰色二階GM(2,1)模型、灰色GM(1,N)模型[6-8]等改進(jìn)灰色模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,其中灰色二階GM(2,1)模型能反映序列的趨勢性變化,對數(shù)據(jù)的變化趨勢提取更加有效。傳統(tǒng)灰色模型在建立白化微分方程時,發(fā)展系數(shù)和灰色作用量為固定值,但在相關(guān)文獻(xiàn)中提出,在同一時間序列中發(fā)展系數(shù)是固定量,而灰色作用量會隨時間發(fā)生變化,即具有時變性質(zhì)。本文以礦區(qū)地表沉降實測數(shù)據(jù)為例建立灰色模型,根據(jù)灰色作用量時變性質(zhì)和灰色二階GM(2,1)模型的優(yōu)勢,建立了傳統(tǒng)灰色模型和基于時變參數(shù)的灰色模型;并對比了不同灰色模型沉降觀測的預(yù)測結(jié)果和精度,以驗證基于時變參數(shù)的灰色模型在沉降觀測和模型預(yù)測過程中的可靠性與優(yōu)越性。

        1 基于時變參數(shù)的灰色模型

        1.1 灰色模型

        基于時變參數(shù)的灰色模型是由傳統(tǒng)灰色模型改進(jìn)而來,本文主要介紹灰色GM(1,1)模型和GM(2,1)模型。

        1.1.1 灰色GM(1,1)模型

        假設(shè)存在一組原始觀測數(shù)據(jù)序列,即[3-4]

        將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行累加,生成一次累加序列,即

        由于一次累加序列存在指數(shù)型增長的趨勢,滿足式(3)灰微分模型:

        根據(jù)最小二乘法求解灰微分方程的待求參數(shù)估值,即

        將a1、b1以及初始條件x(1)( )1 =x(0)( )1 代入式(3),即可求解傳統(tǒng)GM(1,1)模型的表達(dá)式:

        還原數(shù)列得到原始觀測序列的預(yù)測值,即

        1.1.2 灰色GM(2,1)模型

        不同于灰色GM(1,1)模型,灰色GM(2,1)模型除了對原始觀測值進(jìn)行了一次累加生成序列,還進(jìn)行了一次累減生成序列。將式(1)中的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行累減,生成一次累減序列[9],即

        式中,a(1)x(1)(t)=x(0)(t)-x(0)(t-1),t=2,3,…,n。

        此時灰色GM(2,1)模型滿足的灰微分模型為:

        以最小二乘法求解式(8)的待求參數(shù)估值為:

        1.2 基于時變參數(shù)的灰色模型建立

        張振超[10]等為優(yōu)化灰色GM(1,1)模型擬合與預(yù)測精度,通過時變參數(shù)優(yōu)化灰作用量,建立了一種基于時變參數(shù)的GM(1,1)模型,采用線性時間函數(shù)代替固定不變的灰作用量。因此,本文在傳統(tǒng)GM(1,1)模型和GM(2,1)模型的基礎(chǔ)上分別建立了基于時變參數(shù)的灰色模型[10-12]。

        若以時間的線性函數(shù)b3+b4t代替灰色作用量固定值,傳統(tǒng)GM(1,1)模型的灰微分方程表達(dá)式為:

        以最小二乘法求解式(10)的待求參數(shù)估值為:

        將a1、b3、b4以及初始條件x(1)( )1 =x(0)( )1 代入式(10),即可求解基于時變參數(shù)的GM(1,1)模型表達(dá)式,即

        同理,GM(2,1)模型的灰微分方程表達(dá)式為:

        以最小二乘法求解式(13)的待求參數(shù)估值為:

        采用式(6)還原數(shù)列,得到原始觀測序列的預(yù)測值。

        1.3 基于時變參數(shù)的灰色模型檢驗

        基于時變參數(shù)的灰色模型以灰色模型為基礎(chǔ),因此應(yīng)進(jìn)行灰色模型檢驗,驗證建立模型是否符合實際情況。檢驗指標(biāo)以相對誤差、后驗方差比和小誤差概率為主,判斷灰色模型預(yù)測精度等級(表1)。

        表1 灰色模型精度檢驗

        2 實例分析

        2.1 數(shù)據(jù)來源

        本文以礦區(qū)采空區(qū)某走向觀測線中93號、101號

        沉降監(jiān)測點為例,分別觀測14期,采用電子水準(zhǔn)儀按照國家三、四等水準(zhǔn)測量規(guī)范要求對沉降監(jiān)測點的垂直位移進(jìn)行觀測(表2、3)。為比較不同灰色模型的預(yù)測結(jié)果,本文設(shè)計了4 種灰色模型的算方案:①傳統(tǒng)灰色GM(1,1)模型;②傳統(tǒng)灰色GM(2,1)模型;③基于時變參數(shù)的GM(1,1)模型;④基于時變參數(shù)的GM(2,1)模型;將前10期作為擬合觀測序列,后4期作為觀測序列。

        表2 93號監(jiān)測點累計沉降值

        表3 101號監(jiān)測點累計沉降值

        2.2 預(yù)測結(jié)果分析

        2.2.1 傳統(tǒng)灰色模型預(yù)測結(jié)果

        根據(jù)傳統(tǒng)灰色GM(1,1)和GM(2,1)模型建立的過程,編制灰色GM(1,1)和GM(2,1)模型的計算機語言程序,輸入沉降監(jiān)測點原始數(shù)據(jù)并建立灰色模型,得到預(yù)測結(jié)果以及預(yù)測值與實測值的殘差值,見表4、5。

        表4 93號監(jiān)測點傳統(tǒng)灰色模型預(yù)測結(jié)果/mm

        表5 101號監(jiān)測點傳統(tǒng)灰色模型預(yù)測結(jié)果/mm

        2.2.2 基于時變參數(shù)的灰色模型預(yù)測結(jié)果

        由于灰色作用量具有時變性質(zhì),本文建立基于時變參數(shù)的灰色GM(1,1)和GM(2,1)模型。根據(jù)時變參數(shù)灰色模型的建立過程,以沉降監(jiān)測點為原始數(shù)據(jù)建立模型并計算,得到預(yù)測結(jié)果以及預(yù)測值與實測值的殘差值(表6、7)。

        表6 93號監(jiān)測點時變參數(shù)灰色模型預(yù)測結(jié)果/mm

        表7 101號監(jiān)測點時變參數(shù)灰色模型預(yù)測結(jié)果/mm

        2.2.3 不同模型預(yù)測結(jié)果對比分析

        1)對于93 號監(jiān)測點,方案①、②的殘差絕對值最大值分別為100 mm、40 mm,均方根誤差分別為11.53 mm、5.92 mm;對于101號監(jiān)測點,方案①、②的殘差絕對值最大值分別為73 mm、68 mm,均方根誤差分別為12.12 mm、10.09 mm。在傳統(tǒng)灰色模型中,方案②建立的灰色GM(2,1)模型求取的預(yù)測值均方根誤差最小,預(yù)測精度最高。

        2)對于93 號監(jiān)測點,方案③、④的殘差絕對值最大值分別為32 mm、21 mm,均方根誤差分別為3.89 mm、3.18 mm;對于101 號監(jiān)測點,方案③、④的殘差絕對值最大值分別為72 mm、43 mm,均方根誤差分別為10.86 mm、9.64 mm。在基于時變參數(shù)的灰色模型中,方案④建立的時變參數(shù)GM(2,1)模型求取的預(yù)測值均方根誤差最小,模型預(yù)測精度最高。

        3)根據(jù)表1 對基于時變參數(shù)的GM(2,1)模型進(jìn)行精度評價,兩個沉降監(jiān)測點的精度檢驗等級均為Ⅱ級。

        3 結(jié) 語

        為提高灰色模型擬合與預(yù)測精度,本文將灰色作用量表示為隨時間的變化的線性函數(shù),建立了以時變參數(shù)優(yōu)化灰色作用量的改進(jìn)灰色模型;并通過建立不同灰色模型,對比分析了預(yù)測效果。結(jié)果表明,基于時變參數(shù)的GM(2,1)模型具有更好的預(yù)測效果,彌補了灰色作用量固定不變導(dǎo)致的預(yù)測精度差的問題。不足之處在于,在微分方程相關(guān)矩陣計算中,背景值基于前后緊鄰值等權(quán)的原則,未對背景值進(jìn)行優(yōu)化,有待于進(jìn)一步研究。

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