邹炜

（上栗县规划局，江西 萍乡 337009）

灰色理论在厂房地坪监测中的应用

邹炜

（上栗县规划局，江西 萍乡 337009）

依据某厂房地面监测点数据，利用灰色理论G(1.1)模型建立预测方程，对室内地面监测点后期的变形情况进行预测。

灰色理论；预测；GM(1.1)

【DOI】10.13616/j.cnki.gcjsysj.2016.07.029

1 引言

由于沉降监测一般具有趋势性的特点，所以结合一个沉降监测资料运用等间距GM（1，1）模型进行分析，验证等间距GM（1，1）模型具有较高的预测精度。

2 灰色系统理论

灰色系统理论是研究灰色系统分析、建模、预测、决策和控制的理论。并结合数学方法，发展出一套解决信息不完全系统（灰色系统）的理论和方法。

2.1 灰色GM（1,1）模型

在趋势分析常用的是GM（1,1）模型，即设系统的原始数据序列为 X（0）=[x(0)（1），x(0)（2），…，x(0)（n）]，则 GM（1,1）模型为：式中X(1)（k）为原始数据序列的累加生成AGO，即设微分方程的系数a和参数u组成向量按最小二乘法解得方程的解为原始数据序列的预测公式为

在实际的智能诊断应用中，由GM（1,1）模型预测得到的状态特征向量通常是作为诊断模块判别层输入的。

2.2 模型精度检验

通过检验的标准为精度等级越小越好，四级为不通过。精度等级如表1所示。

表1 精度等级表

3 实例分析

因上海为冲击平原，土质非常松软，厂房为独立基础，在厂房室内地面设置横纵格网，格网点为监测点，对监测点进行定期监测，监测周期为每月一次。现将某部分监测数据表如表2所示。

表2 部分监测数据

3.1 建立预测模型

已现场监测数据为基础，利用灰色理论

X(1)（5）=（-6.36，-13.69，-22.28，-32.29，-44.02）系数a和参数u组成向量a赞=[a，u]T=[-0.1560，-5.7690]T

所以预测方程为x赞(1)（k+1）=-43.32725032e0.156059k+36.9672503

3.2 预测模型拟合误差分析

表3 预测模型拟合误差分析表

4 结束语

1）根据室内地的监测数据通过GM（1.1）模型方法，得出精度为一级，所以该数据适合灰色理论模型，可以推广应用。

2）通过室内地的监测预测数据可以得出，灰色GM（1.1）只适合预测后几期的数据。所以在选择数据时，应该注意原始数据和预测后期数据的比重，这样预测精度会高些。

【1】黄声享，李志成.工程建筑沉降观测的非等间距灰色建模[J].地理空间信息，2004，2（1）：41-43.

【2】赵显富，郭淳.灰色预测模型及其在沉降预测中的应用[J].铁路航测，2002（3）：30-32.

【3】罗旭，胡晓民，高学斌.灰色理论在沉降监测信息系统中的应用[J].工业建筑，2006（S1）:662-664.

Application of Grey Theory in the Workshop Floor Monitoring

ZOUWei
(ShangliCountyPlanningBureau,Pingxiang337009,China)

Based on a certainworkshop groundmonitoringdata, usingthe theoryof greyG(1.1)model to establish prediction equation to predict the deflection ofthelateindoorgroundmonitoringstations.

greytheory;predict;GM(1.1)

TV698.1

A

1007-9467（2016）07-0047-02

2016-6-27

邹炜（1986～），男，江西上栗人，助理工程师，从事房屋测绘研究，（电子信箱）441246552@qq.com。