不等时距 GM（1,1）模型的建立及在土质边坡位移预测中的应用

摘要

在介绍灰色理论的基础上，针对传统灰色理论GM（1，1）模型只能用于等时距数列的不足（在实际边坡监测中，由于主客观原因的影响很难保证监测到的数据是等时距的），基于GM（1，1）模型的原理建立了适用于不等时距数列的GM（1，1）模型。运用不等时距GM（1，1）模型对某边坡位移变形预测研究，经过残差修正后GM（1，1）模型得到的预测值和实测值比较接近，说明基于灰色理论建立边坡变形预测模型GM（1，1）可以用来预测边坡的变形，与神经网络、群蚁算法、遗传算法等相比，灰色动态GM（1，1）模型不需要大量典型的样本来学习，这一特点使得其在边坡变形与稳定性分析中的应用提供了可能性。