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[1]杨彪,李慧民,孟海,等.基于GM-ANN模型的建筑物沉降量变化趋势预测方法[J].中国安全生产科学技术,2016,12(10):149-153.[doi:10.11731/j.issn.1673-193x.2016.10.025]
　YANG Biao,LI Huimin,MENG Hai,et al.Prediction method on change trend of building settlement based on GM-ANN model[J].JOURNAL OF SAFETY SCIENCE AND TECHNOLOGY,2016,12(10):149-153.[doi:10.11731/j.issn.1673-193x.2016.10.025]
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基于GM-ANN模型的建筑物沉降量变化趋势预测方法
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《中国安全生产科学技术》[ISSN:1673-193X/CN:11-5335/TB]

卷:
12
期数:
2016年10期
页码:
149-153
栏目:
现代职业安全卫生管理与技术
出版日期:
2016-10-30

文章信息/Info

Title:
Prediction method on change trend of building settlement based on GM-ANN model
作者:
杨彪1 ; 李慧民2;  孟海3;  裴兴旺
(1.西安建筑科技大学 材料与矿资学院，西安 710055；2.西安建筑科技大学 土木工程学院，西安 710055； 3.中冶建筑研究总院有限公司，北京 100088)
Author(s):
YANG Biao1;  LI Huimin2;  MENG Hai3;  PEI Xingwang2
1. College of Materials and Mineral Resources, Xi'an University of Architecture and Technology, Xi'an Shaanxi 710055, China; 2. College of Civil Engineering, Xi'an University of Architecture and Technology, Xi'an Shaanxi 710055, China; 3.Central Research Institute of building and Construction Co., Ltd.，Bei Jing 100088
关键词:
建筑物;  沉降观测;  GM-ANN模型;  Matlab仿真;  安全预测
Keywords:
building;  settlement observation;  GM-ANN model;  Matlab simulation;  safety predictionpredication
分类号:
X947
DOI:
10.11731/j.issn.1673-193x.2016.10.025
文献标志码:
A
摘要:
建筑物沉降观测结束之后，为降低和预防因地基不均匀沉降等因素造成的不安全事故发生率，准确预测建筑物沉降量变化趋势已引起相关科研单位的重视。首先，将人工神经网络数据分析与灰色GM(1,1)模型相结合，提出GM-ANN预测模型。然后，结合工程实例验证模型对监测沉降危险点数据变化的准确性，形成Matlab拟合曲线和预测趋势图。最终，结果表明仅考虑时间因素，GM-ANN模型明显优于灰色GM(1,1)模型，可使预测精度提高将近三倍。因此，利用GM-ANN预测模型可以对建筑物安全性进行有效预测。
Abstract:
(1. College of Materials and Mineral Resources, Xi'an University of Architecture and Technology, Xi'an Shaanxi 710055, China; 2. College of Civil Engineering, Xi'an University of Architecture and Technology, Xi'an Shaanxi 710055, China; 3.Central Research Institute of building and Construction Co., Ltd.，Bei Jing 100088)

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金项目( 51178386)；住建部科技项目项目（2015-R3-003）
更新日期/Last Update: 2016-11-30