[1]沙爱敏 吕凡任 王晓东.基于GM（1,1）-Logistic组合预测模型的建筑物沉降预测研究[J].大众科技,2023,25(8):17-21.
　Study on the Settlement Prediction of Building Based on GM（1,1）-Logistic Combination Prediction Model[J].Popular Science & Technology,2023,25(8):17-21.
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基于GM（1,1）-Logistic组合预测模型的建筑物沉降预测研究()
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《大众科技》[ISSN:1008-1151/CN:45-1235/N]

卷:
25
期数:
2023年8
页码:
17-21
栏目:
建设与工程
出版日期:
2023-08-20

文章信息/Info

Title:
Study on the Settlement Prediction of Building Based on GM（1,1）-Logistic Combination Prediction Model
作者:
沙爱敏1 吕凡任1 王晓东2　
（1.扬州市职业大学土木工程学院，江苏 扬州 225009；2.仪征市交通运输局，江苏 仪征 211400）
关键词:
沉降预测; 三次样条插值; 组合预测模型
Keywords:
settlement prediction;  cubic spline interpolation;  combination prediction model
文献标志码:
A
摘要:
为对建筑物未来沉降发展趋势和变化规律做出准确分析与判断以确保建筑物施工期间和运营期间的安全，需要建立合理的预测模型对建筑物沉降进行预测。以扬州仪征市综合客运枢纽项目实测沉降数据为研究对象，分别建立灰色GM（1,1）模型和Logistic模型并进行对比分析。综合利用两种预测模型提供的有价值信息，以使误差平方和达到最小为目标函数确定最优权重系数从而建立GM（1,1）-Logistic组合预测模型，并与单项预测模型预测结果进行比较。结果表明，组合模型预测值与实测值拟合程度较高，预测精度和适应性均明显优于单项预测模型。该模型能较为精确地预测后期沉降和最终沉降量，具有一定的工程实用性和借鉴意义
Abstract:
In order to make accurate analysis and judgment on the development trend and change rule of building settlement in the future to ensure the safety of building construction and operation, a reasonable prediction model to predict building settlement is necessary to establish. The actually settlement data of Yizheng comprehensive passenger terminal project in Yangzhou city was taken as the research object, the GM(1,1) model and Logistic model were established and compared. By comprehensively utilizing the valuable information provided by the two prediction models, the optimal weight coefficient is determined with the objective function of minimizing the sum of squares of errors, and a GM (1,1) - logistic combination prediction model is established, and the prediction results are compared with those of a single prediction model. The results show that the combination model has a high degree of fitting between the predicted values and the measured values, and the prediction accuracy and adaptability are significantly better than the single prediction model. This model can accurately predict late settlement and final settlement, and has certain engineering practicality and reference significance.

参考文献/References:

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相似文献/References:

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　RFID Indoor Positioning Algorithm Based on Cubic Spline Interpolation[J].Popular Science & Technology,2020,22(8):19.

备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2022-11-01【基金项目】扬州市职业大学“青蓝工程”优秀青年骨干教师资助项目（扬职大〔2020〕8号）；扬州市职业大学科技创新团队资助项目（KYCXTD201905）。【作者简介】沙爱敏（1981－），女，江苏丹徒人，扬州市职业大学土木工程学院副教授，注册土木工程师，硕士，研究方向为建筑基础工程与施工管理。
更新日期/Last Update: 2023-08-23