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。