基于融合算法的GM(1,1)模型在码头监测中的应用
2020-08-04郑成明
港工技术 2020年4期
远 航,郑成明
(青岛港国际股份有限公司 港建分公司,山东 青岛 266409)
引 言
码头是港口装卸生产的主要设施,其安全稳定是保障安全作业的必要条件。由于受到海浪、风力、船舶挤靠力等多类型荷载的作用,兼受水文、气象条件众多因素影响,码头在服役期间,结构往往会产生破损、老化,受力状态与设计服役条件产生偏离,形成安全隐患。
为保障服役期间码头安全,其结构变化形态能被及时察觉,码头监测已成为港口运行过程中必不可少的重要环节。根据监测结果对稳定状态进行合理预测,并将预测结果及时反馈,对于避免码头失稳、周边建筑物及地下管线破坏,及时排除险情,保障装卸作业安全具有重要意义。
码头的稳定性受环境、水文、地质、气候、施工等多种因素的综合作用,其中有的因素具有确定性,但更多的体现了随机性、模糊性、可变性等特点,具有明显的灰色特征,因此,可采用灰色系统理论对码头变形进行预测。灰色系统理论[1]以部分信息已知,部分未知的不确定性系统为研究对象,通过对已知信息的充分挖掘,累加处理原始数据,并进行微分求导后对未知数据进行预测,从而有效识别系统整体状态。
码头监测数据符合灰色模型时间序列数据要求,可以通过建立灰色动态 GM(1,1)模型对码头的未来变形进行预测。在我国,已经有众多学者采用灰色理论对码头、基坑及大坝等结构物位移进行预测。郭健宝[2]等建立了某重力式码头沿岸水平位移的 GM(1,1)预测模型,证明了该理论用于码头变形预测是切实可行的。……
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