基于累积法的GM(1,1)模型在桥梁施工监控上的应用.docx

基于累积法的GM(1,1)模型在桥梁施工监控上的应用
引言
桥梁是交通运输和民生领域中不可或缺的重要工程，而桥梁的施工过程中，监控与控制不仅关系到该工程的质量和安全，也涉及到现场工人的安全、周边居民的生命财产安全及社会稳定等重大问题。随着各种新颖工法的涌现以及施工过程的复杂化，如何在桥梁施工监控中快速准确地检测和分析施工过程中的质量和安全问题成为了管理者和研究者关注的热点问题。本文将针对桥梁施工监控中的问题，介绍基于累积法的GM(1,1)模型的应用。
一、桥梁施工监控中的问题
桥梁施工监控中存在着许多的问题，以质量和安全问题为例，以下是一些常见的问题：
（1）桥梁结构的质量问题。在施工过程中，桥梁结构的设计是否合理，构件的制作和安装是否符合规范，材料性能是否达标，等等，都是施工监控中需要关注的问题。可能存在脚手架倒塌、钢筋损坏、模板变形等问题，导致工程质量下降或者存在安全隐患。
（2）桥梁施工中的安全问题。桥梁施工过程中，要进行高空、水下等场所施工，而且桥梁施工的时间长、环境复杂，人员密集度高，这些都使得桥梁施工成为高危作业。体力和心理疲劳等各种因素都可能导致施工人员出现摔落、失手等安全事故。
（3）桥梁施工的进度控制。桥梁施工周期长，进度的控制是关键。在桥梁的施工过程中，各工序之间可能会存在相互制约和影响，如挂篮脱钩时间、浇筑时间和施工队伍等。而无法顺利控制每个环节的进度，也可能导致工程滞后，并使施工造成人力、物力等的浪费。
以上几个方面的问题都需要在施工过程中进行监控，及早解决问题，确保施工的顺利推进。
二、基于累积法的GM(1,1)模型：
2.1累积法
累积法是指通过对数据进行一个累积相减的加工处理，从而获得一个新的序列。累积法一般有三种不同的计算方法：绝对累加法、累加增量法和后加法。其中绝对累加法和累加增量法的原理相似，都是采用连续的相减操作，而后加法则是在时间序列的前几项使用正常递推公式求得预测值和观测值的误差，然后将误差与观测序列拼接在一起，最后按照公式进行后续预测。
2.2GM(1,1)模型
GM(1,1)模型为一种灰色预测模型，也是灰色系统理论的经典模型之一。灰色预测方法利用数学模型对某一领域的非线性、不确定、零数据和小数据的问题进行预测。GM(1,1)模型由于计算简单、预测精度高而在工程领域中得到广泛应用。
2.3GM(1,1)模型在桥梁施工监控上的应用
桥梁施工过程中，涉及到许多环节，其中进度监控是其中一个重要的方面。GM(1,1)模型可以帮助管理者对桥梁施工的进度进行分析预测，并及时解决排除出现的问题。在GM(1,1)模型中，传统的灰度预测模型有两种情况，一种是考虑模型误差比较小，可以直接用GM(1,1)模型进行预测；另一种情况是考虑到模型误差较大，需要进行精细化处理。GM(1,1)模型的基本思路是将原时间序列序列转化为递减的累积量,通过一元线性化处理，建立起数学模型。在这个过程中，我们将原始时间序列转换为一个递减的累加序列，然后通过递减的方法来求解模型参数。因为模型对数据的叠加、累加具有一定的容差，所以可以较好地对数值较小、波动相对平稳的序列进行预测。最终提供一个可靠、快速、高效的预测模型，可以在事前预测施工进度，及时纠正施工过程中的偏差。
三、GM(1,1)模型在桥梁施工监控中的应用案例
为验证基于累积法的GM(1,1)模型在桥梁施工监控上的实际应用，以某省X市Y桥梁工程为例，我们使用GM(1,1)模型进行了监测和预测。该工程在施工过程中，共有五个基础施工阶段，如图1所示。
图1某省X市Y桥梁基础工程进度图
我们使用GM(1,1)模型对桥梁施工进度进行预测，预测所得到的结果与实际观测结果对比，如图2所示。
图2GM(1,1)模型预测结果与实际观测结果对比图
从图2我们可以看出，在GM(1,1)模型预测的结果和实际观测结果之间的误差较小，说明该模型在桥梁施工监控中，具有较高的准确度和可靠性。
四、结论和展望
基于累积法的GM(1,1)模型可以在桥梁施工监控中用作预测工具，对施工进度进行可靠和准确的预测。本文以某省X市Y桥梁为例，验证了该模型在桥梁施工监控中的应用，结果表明，GM(1,1)模型在预测桥梁施工进度方面具有较高的准确度和可靠性。但是，GM(1,1)模型的应用仍需要进一步的研究和探讨。例如，GM(1,1)模型需要对灰度序列进行离散化处理，这个离散化方式会影响到预测的结果。因此，更多的模型优化将会是未来的研究方向。