基于震荡残差修正的灰色模型在堆场沉降预测中的应用-论文.pdf

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1、基矛震荡残差修正的灰色模型在堆场沉降预测中的应用宋龙超，张光伟，罩晴(1冲交第二航务工程勘察设计院有限公司，湖北武汉430071；2．中交武汉港湾工程设计研究院有限公司，湖北武汉430040)【摘要】以盐城港射阳港区某码头后方堆场为例，提出灰色模型GM(1，1)的震荡残差修正方法，对比分析双曲线法和原始灰色模型GM(1，1)二种方法。结果表明，经震荡残差修正后的原始灰色模型能够更精确地描述堆场的初期沉降现象，利用此模型可以获得更为可靠的最终沉降量。【关键词】码头堆场；沉降预测；灰色模型GM(1，1)；

2、震荡残差修正降的发展趋势并推测出最终沉降量；因此，建立能0与I百够精确描述初期沉降现象的预测模型十分必要。地基最终沉降量(尤其是工后沉降)是工程上本文针对堆场沉降数据采用灰色模型GM十分重要的问题。在海港工程中，堆场陆域形成后(1，1)进行预测，观察到相应的预测残差更接近于常需进行地基处理，以避免场地后期大沉降现象的震荡函数形式，进而引入新的二阶残差白化方程出现。对于地基沉降的计算或预测是判定地基处以描述这种震荡残差行为，最终得到更符合实测理成功与否的重要环节，国内外学者就此进行了大数据的预测结果。量

3、的研究，这些计算方法可大致分为以下3类：1预测模型的建立(1)《建筑地基基础规范》推荐的分层总和法；(2)根据固结理论，结合土体的本构模型，采本文首先使用灰色模型GM(1，1)对堆场沉降用数值计算土体最终沉降量的有限元法；数据进行预测。设已知，z个等时间距的沉降序列为(3)根据前期沉降资料，建立预测模型，得出X={。，X，⋯，一)(1)沉降规律及最终沉降量的模型预测法。根据GM(1，1)方法所得预测值序列为在模型预测法中，一般先要对地基处理后的={。，，⋯，一-)(2)沉降进行持续半年以上的观测，然后

4、利用有限的定义其GM(1，1)模型残差为∽前期观测数据建立相应的预测模型，预估地基沉={e0‘，e1‘，⋯，一1。)，ek(=Xk一．tk(3)收穗日捌：2015．02-28作者简介：宋龙超(1988一)，男，助理工程师，从事港口设计与规划工作。·37·’一’’’一r一本文将沿用灰色模型思想，着力描述GM为最大限度地保留系统震荡信息，使用最小(1，1)模型残差的系统性变化规律。在大部分工程二乘法拟合得到。，C和C0的最佳拟合值。具体实践中，应该是一个绕0值上下震荡的序列，并计算公式如下：保持一定的连续

5、性；因此，可以使用正弦函数级数『11描述。基于这一思想，前人发展出傅立叶变换方ICf=(船)。BY(12)【GJ案，以提取残差中反映系统偏差的内禀信息。但卜eI一e(22⋯一e]是，堆场沉降测量数据点一般偏少，数据周期性并其中，B=Il12⋯n-2I，不明显，傅立叶变换方案的直接应用可能使计算11⋯1J过程过于完备而掩盖了系统真实的震荡特性。考：[P5∞⋯](13)虑到沉降数据的有限性，为简化计算，直接假定残若计算结果为负数，那么为虚数。设69=差序列对应一个单频的正弦函数i，为实数，式(5)可进一步

6、写为e((f)：Asin(~ot+lf，)(4)e(0)(f)：口exp(icot)-exp(-Rot)+，，式中：A为振幅；t为时间；为震荡频率；为震荡初bexp(icot)+exp(-i~ot)1相位。exp(2t)-exp(-2t)f+为计算方便，该函数可进一步简化为：P‘(f)=asin(cot)+bcos(~t)(5)6(14)式中：a—Acos()；b—Asin(1c，)。由上式可以说明，虚频的e(f)将随着时间f在本文计算中，a、b将作为待定参数，以拟合增加震荡发散。这种情况说明此前模型

7、预测已不残差的震荡行为。再适用。如在实践中出现这种情况，应该尝试在先为计算最符合实际残差的a、b及∞值，本文同前GM(1，1)预测中使用其他白化方程以保的样使用灰色模型GM(1，1)对E‘。序列进行两次累正定性。加．在获得合适的值后，可以将式(5)离散化为”={eo(“，e1n，⋯，Pnl，¨=(6)个关于a，b的线性方程e∞=口sin(∞)+bcos(cok)(15)={eo，e1，⋯，一。旺)，=¨(7)根据最小二乘法，最佳拟合的口，b数值可由如可以看作是相应∞的两次积分。如果下矩阵计算得到符合式

8、(5)的函数描述，那么，E符合的函数形式为}：l=()f)=asin(a~f)十寺c。s(∞f)+c-f十Co(8)其中，『0sin()sin(2)⋯sin[(一1)叫1其中C，Co为不定积分参数。这一函数是以：==l1c。c。(2)⋯cos[(n—1)j，下白化方程的通解：=[e'oO⋯](17)+∞2e(2)(cHco)(9)2实例分析式(9)中的二阶微分可离散化为L—ek~l(2)-I-ek．1(2)-2ek(2】=ek．㈩(-0)2．1样本数据的