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基于加权组合模型的基坑位移变形分析与预测 被引量:6
1
作者 王永明 李明峰 +1 位作者 欧江霞 石星照 《地下空间与工程学报》 CSCD 北大核心 2013年第S1期1564-1567,1573,共5页
位移变形分析与预测可为基坑工程安全趋势评定提供量化依据。在论述回归分析、灰色模型与人工神经网络3种变形分析模型的基础上,以残差平方和最小为准则,提出了加权组合模型的建立思路。以南京滨江公寓基坑变形监测为例,分别将单一模型... 位移变形分析与预测可为基坑工程安全趋势评定提供量化依据。在论述回归分析、灰色模型与人工神经网络3种变形分析模型的基础上,以残差平方和最小为准则,提出了加权组合模型的建立思路。以南京滨江公寓基坑变形监测为例,分别将单一模型与组合模型应用于沉降监测数据处理过程中,采用最大绝对值、平均绝对值与标准差等残差指标对各方法建模精度及预测精度进行对比分析,通过3种模型特点与实用范围的总结,验证了加权组合模型的可行性与优越性。 展开更多
关键词 变形预测 回归分析 灰色模型 人工神经网络 组合模型
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基于数据挖掘的基坑监测关联性分析及联合预报研究 被引量:1
2
作者 王玉国 梁新华 +1 位作者 檀丁 石星照 《全球定位系统》 2012年第5期71-75,共5页
基坑监测数据量较大,且蕴含大量待发掘的有效信息。而数据挖掘则是从海量数据信息中探寻内在规律及有效信息的技术。对此,提出将数据挖掘技术应用于基坑监测数据分析中,并利用其进行监测因素关联性研究;在顾及因素关联性基础上,对时间... 基坑监测数据量较大,且蕴含大量待发掘的有效信息。而数据挖掘则是从海量数据信息中探寻内在规律及有效信息的技术。对此,提出将数据挖掘技术应用于基坑监测数据分析中,并利用其进行监测因素关联性研究;在顾及因素关联性基础上,对时间序列法进行改进,提出多因素时间序列法进行监测数据预测,并通过工程实例对此方法进行验证。 展开更多
关键词 数据挖掘 基坑监测 关联性 预报
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基于蚁群—BP神经网络的基坑变形预测 被引量:2
3
作者 杨青 吉文来 +1 位作者 石星照 张元 《现代测绘》 2012年第6期13-14,27,共3页
由于神经网络具有较好的自组织和自适应特点,已被广泛应用于基坑变形预测领域。但神经网络中节点的权值最优化难以处理。为进一步提高BP神经网络性能,实现准确、快速预测基坑变形的目的,可将蚁群算法作为BP神经网络的学习算法,建立一种... 由于神经网络具有较好的自组织和自适应特点,已被广泛应用于基坑变形预测领域。但神经网络中节点的权值最优化难以处理。为进一步提高BP神经网络性能,实现准确、快速预测基坑变形的目的,可将蚁群算法作为BP神经网络的学习算法,建立一种新的蚁群神经网络预测模型。实例表明,基于蚁群—BP神经网络的基坑变形预测方法与传统的BP神经网络预测方法相比,具有较强的自适应能力,取得了较好的效果。 展开更多
关键词 基坑变形预测 BP神经网络 蚁群算法
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基于灰关联定权组合模型的基坑变形预测分析 被引量:2
4
作者 石星照 顾胜宇 《工程质量》 2016年第1期38-44,共7页
将基坑变形预测分为横向预测与纵向预测,横向预测选用相邻监测对象为影响因素,并建立各影响因素的一元非线性回归模型;纵向预测分别建立回归分析模型、时间序列模型、灰色系统模型、BP网络模型。以单一预测模型与监测对象的关联度为依据... 将基坑变形预测分为横向预测与纵向预测,横向预测选用相邻监测对象为影响因素,并建立各影响因素的一元非线性回归模型;纵向预测分别建立回归分析模型、时间序列模型、灰色系统模型、BP网络模型。以单一预测模型与监测对象的关联度为依据,确定了单一预测模型的权重值,建立了灰关联定权组合预测模型。分别运用单一模型与组合模型进行数据预测,并对预测结果进行分析比较,组合预测模型预测结果更为稳定、准确,能较好地反映监测对象的变化趋势。 展开更多
关键词 权重值 组合模型 横向预测 纵向预测
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关于成品住宅工程质量问题投诉分析与处理对策的研究 被引量:1
5
作者 石星照 万国平 赵志鹏 《工程质量》 2021年第1期19-23,共5页
随着房地产市场的快速发展和人们维权意识的提高,人们对住宅环境的高品质需求同工程质量问题频发之间的矛盾,成为当前及以后相当一段时间内房地产行业亟需解决的难题。在总结住宅工程质量投诉现状的基础上,分析了业主对质量问题投诉处... 随着房地产市场的快速发展和人们维权意识的提高,人们对住宅环境的高品质需求同工程质量问题频发之间的矛盾,成为当前及以后相当一段时间内房地产行业亟需解决的难题。在总结住宅工程质量投诉现状的基础上,分析了业主对质量问题投诉处理结果预期的几种类型,探讨了质量投诉的热点问题和处理的难点问题,并就如何科学、有效地处理住宅工程质量投诉进行了深入研究。 展开更多
关键词 维权意识 住宅工程 质量投诉 投诉处理
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