两种灰色组合模型在预测结构剩余寿命中的对比研究.pdf

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1、城市建筑┃研究•探讨┃URBANISMANDARCHITECTURE┃RESEARCH•DISCUSSION两种灰色组合模型在预测结构剩余寿命中的对比研究1,211■冯隽李浩宇魏明政[摘要]本文将灰色系统与BP网络和回归预测组合，建立一、灰色组合预测模型应用示例了两个混凝土结构剩余寿命的预测模型。并对这两个模型为克服常用预测模型不能较好地满足精度要求为研究两种组合模型的差异性，选取了同一模的预测结果进行了分析、比较，得出了异同点及适用条件，的缺陷，可以采用组合预测的方法来兼顾各自的长型进行预测分析。具体模型如下：使人们根据具体情况来挑选适合的模型组进

2、行预测。处，使预测结果更可靠、精确。本文主要对灰色回某桥建于1985年（20年桥龄），其评估状况用归组合模型和灰色BP网络组合模型这两种组合模损伤系数表示，见表1。[关键词]灰色BP网络GM（1，1）模型回归预测剩余寿型进行了对比分析，使人们可以根据具体的需要来命选取适宜的组合模型进行预测。表1某桥损伤程度评估表已使用时间t∕a5101518202527303235损伤系数D0.100.140.170.220.260.340.400.450.500.60ti1.灰色BP网络建模方法及拟合结果络模。点数为1个，学习率取0.6，收敛率为0.001，均方

3、0灰色BP网络建模步骤为：（3）确定eL的新预测值。误差限制在0.01。表2给出了灰色GM（1，1）模型（1）利用GM（1，1）模型。本文设计的BP网络的输入采用特征参数为3与BP网络组合的拟合结果。0（2）建立GM（1，1）模型残差序列eLBP网个，隐含层为1层，隐含层节点数为7个，输出节表2灰色BP网络组合模型拟合结果年份/a实际值模型值残差相对误差/%250.340.3553350.0153354.51300.450.4528170.0028170.63350.600.592863-0.0071371.19系列1根据精度检验标

4、准预测精度等级为好。因此，0.7（2）剩余寿命预测可以使用此组合模型进行预测。0.6采用5～35a内损伤系数数据为原始数据进行第一步预测：0.5处理。根据图1，选取第3、6、8、9、10为跳变日当t=40a时，D=0.795877+3.8222exp(-13)；第0.4期点，分别对应于15a、25a、30a、32a、35a、二步预测：t=45a时，D=1.065659+0.6089exp(-11)。0.3对其应用GM（1，1）模型预测，可得到下2个跳变在其间线性内插，得到D=Df=0.8时的te=损伤系数点0.714448和0.850223，对应年份

5、为39.198935a0.240.07641355。所以：剩余寿命ts=40.07641355a0.1和43.467197a。模型的预测值及其误差，见表3。-35a=5.07641355a。0.0根据精度检验标准预测的精度等级为好。在2.灰色回归预测建模方法及拟合结果010203040使用年限/at=39.198935a，D=0.714448和t=43.467197a，D=（1）损伤系数变化规律分析图1某混凝土桥梁在使用期内损伤系数变化0.850223之间线性内插，得到D=0.8时的te=选取该混凝土桥梁35a内损伤程度评估数据，图1中折线表明：损伤

6、系数的发展态势符合生40.7777597a。所以：剩余寿命ts=40.7777597a-绘制折线图，如图1所示。长曲线的一般特征，具有明显的阶段性增长。第135a=5.7777597a。阶段（5～15a），此段增长较为缓慢；第2阶段（18～二、对比分析25a），此段属较快增长阶段；第3阶段（27～35a采用不同方法进行预测分析的比较结果见表4。以后），属于快速增长阶段。表3灰色回归组合模型的预测值及其误差k(0)D(1)(k1)误差(1)(k+1)(1)/%(0)(0)e(0)/%DD(k+1)eDe00.170.170.1700000.17

7、000010.340.510.52620.01623.17650.35620.01624.764720.150.960.9501-0.00991.03130.4239-0.02615.800030.501.461.4546-0.00540.36990.50450.00450.900040.602.062.0550-0.00500.24270.60040.00040.0007平均0.4120——-0.0008——-0.0010—表4不同预测模型的精度对比GM（1，1）预测线性回归预测灰色BP网络预测建议方法使用时间/a实际值预测值精度/%预测值精度/%

8、预测值精度/%预测值精度/%50.100.1000100.000.0880.00————100.140.13