[發明專利]一種基于組合模型的建筑物沉降預測方法

有效

• 申請號: 201410161920.1
• 申請日: 2014-04-21
• 公開（公告）號: CN103942430B
• 公開（公告）日: 2017-08-11
• 發明（設計）人: 儲征偉;李永泉;王慶;岳建平;鐘金寧;張天純;許培培;陳年青;戴相喜;梁子亮;顧景強;張鳳梅
• 申請（專利權）人: 南京市測繪勘察研究院有限公司
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙)32204
• 代理人: 李玉平

1.一種基于組合模型的建筑物沉降預測方法，其特征在于，包括如下步驟：

采集監測數據，提取監測時刻t_i，及監測時刻t_i的沉降監測數據Z_i，其中，i＝1,2,...,h；

將監測數據按時間順序分為兩部分：第一部分為學習數據，另一部分為檢驗數據；

從學習數據中，選取n+1期數據，并利用擬合曲線的相關系數，建立自適應多項式預測模型：

式中，x_i為監測時間，a₀,a₁…a_n為待定系數，y_i為學習數據中第i+1期沉降監測值；

利用截斷誤差，從學習數據中，選取n'+1期數據建立拉格朗日預測模型：

式中，x_k表示n'+1期數據中第k+1期數據的監測時間；y_k表示n'+1期數據中第k+1期數據的沉降監測值；x_j表示n'+1期數據中第j+1期數據的沉降監測時間；y_j表示n'+1期數據中第j+1期數據的沉降監測值；

建立趨勢移動平均法預測模型：

式中，j為當前期數；T為由當前期數j到預測期的期數；為第t期數據的預測值；a_j,b_j為平滑系數；

建立組合模型：

f_t＝[k₁,k₂,k₃][f₁,f₂,f₃]^T

式中，f_t為t時刻組合模型的預測值，k₁、k₂、k₃及f₁、f₂、f₃分別為自適應多項式預測模型、拉格朗日預測模型及趨勢移動平均法預測模型的權值及預測值；

計算自適應多項式預測模型、拉格朗日預測模型及趨勢移動平均法預測模型在組合模型中的權值；

利用組合模型預測任意時刻的建筑物沉降值。

2.根據權利要求1所述的一種基于組合模型的建筑物沉降預測方法，其特征在于：建立自適應多項式預測模型的方法為：

從學習數據中，選取n+1期數據，并利用n次多項式擬合學習數據，n≤a，擬合方程為：

式中，x_i為監測時間，a₀,a₁…a_n為待定系數，y_i為學習數據中第i+1期沉降監測值；

按時間的遞增，逐步減少擬合數據的個數，即：從a開始，以1為減幅逐步減少n值，并利用檢驗數據計算擬合曲線的相關系數r_n，其中，相關系數r_n的計算公式為：

式中，X′_i為沉降監測值，Y_i'為沉降預測值，為沉降監測值平均值，為沉降預測值平均值；

當n＝N時,N≤a，若r_N-r_N-1的值小于等于10^-8，停止計算且取n＝N為多項式的次數。