桥梁技术状况评分(BCI)是反映桥梁健康状况和维护管理水平的重要指标,但受多种因素的影响,其存在不确定性和波动性,导致预测困难.为提高其预测的精度和可靠性,文章将一种改进的灰色预测模型(GM(1,1))应用于考虑BCI波动的预测中.该模型通过对原始BCI数据进行平移变换和几何平均变换,使其满足GM(1,1)模型的建模条件,并通过最小二乘法估计模型参数,然后利用时间响应函数和累减法计算预测值,通过反向变换还原预测值.同时,以某在役公路桥梁为例,对比了改进的GM(1,1)模型与传统GM(1,1)模型在预测精度方面的表现,并进行了误差分析.结果表明,改进的GM(1,1)模型能够更好地适应波动数据的特点,显著降低预测误差,为桥梁健康监测和维护管理提供了一种有效的工具.
维普
万方数据
