基于自适应mgm(1,n)-马尔科夫链模型的大坝变形预测

大坝的变形受到多种因素的影响，对于一些没有长期、连续、可靠监测数据的工程，采用传统的多变量灰色模型mgm(1,n)进行大坝变形预测时，往往随着预测时间的推移，预测精度降低。本文采用自适应mgm(1,n)模型，根据有限的监测资料，综合考虑各个变量之间的相互影响，通过置入最新信息取代最老的信息，来反映坝体变形过程中的随机因素或扰动对系统的影响。以此为基础，利用马尔科夫链确定位移时序的状态转移概率矩阵，通过对实测值、拟合值以及所处状态的分析，对大坝变形进行更高精度的预测。实例表明，和传统多变量灰色模型mgm(1,n)以及自适应mgm(1,n)模型相比，自适应mgm(1,n)-马尔科夫链模型（mgm-mc模型）具有更高的精度。