近年来高速公路建设存在质量控制方面一些问题。其中高速公路路基沉降对路面平整性以及路面结构的稳定性影响巨大。因此有必要通过分析现场实测沉降资料，预测后期沉降，在施工过程中对路基沉降变形进行动态设计和施工控制[1]。GM(1，1)模型和星野法预测沉降被广泛应用到路基最终沉降的预测。张大海等[1]分析GM(1，1)预测模型存在的理论不足和缺陷，同时提出了新的预测计算公式，提高了预测精度。高蔚[2]将灰色预测模型与马尔可夫预测方法优化组合，提高了GM(1，1)模型的预测精度。GM(1，1)模型也被大量用于路基等建筑物沉降预测方面[3-6]。李爽等[7]将星野法预测模型应用到发电厂地基沉降预测中。部分研究者还根据组合方法理论用多种模型组成新的模型，获得一定的成果。根据Logistic曲线和Compertz曲线的共性和个性，赵明华等[8]建立了最优加权几何平均组合沉降预测模型。欧阳炼[9]提出了GM(1，1)-Logistic组合路基沉降预测模型。本文以广东某高速公路路基沉降实测数据为基础，运用GM(1，1)、星野法组合预测模型对未来沉降进行预测，同时与单个预测模型预测结果进行对比分析。

商朝和周朝时期举行的祭祀大典，被称为“大傩（）”。“大傩”一年举行三次，祈祷能够驱逐瘟疫（），躲避邪祟（）。“大傩”仪式上有乐器伴奏，还有舞蹈，这种舞蹈叫“傩舞”。人们戴上面具，穿上特殊的服装，拿着各种器具，表演驱赶妖魔鬼怪的故事，叫“傩戏”。

1 基本原理

1.1 GM(1，1)预测模型

灰色系统理论是20世纪80年代由我国邓聚龙教授提出的一种数学方法，可用来解决小样本的信息不完备系统的复杂问题，在岩土工程中得到了广泛的应用[9]。其建模的实质是对原始数据先进行一次累加生成，使生成的数据序列呈现一定规律，而后通过建立一阶微分方程模型，求得拟合曲线，用以对系统进行预测。具体过程如下：

(1)原始数据序列

 

(2)累加生成序列

 

由表3以及各断面沉降曲线图可知，基于灰色理论的GM(1，1)预测模型得出的预测数据与实测沉降数据相对偏离值较小，只有少部分数据相对误差较大，整体平均相对误差小于基于星野法预测模型所得数据，沉降曲线与实测数据沉降曲线的趋势较为相近。其中在K4+960断面GM(1，1)预测模型精度明显高于星野法沉降预测模型。由表4以及各断面沉降曲线图可知，基于星野法预测模型得出的沉降数据与实测沉降数据相对偏离值较大，大多数预测值相对误差较大，但星野法沉降预测模型所得沉降曲线相对较平滑，同时，时间越久，预测沉降值与实际沉降值相对误差越大，并且向偏大的方向偏离，更偏向于保守预测。从K4+960、K6+080两个断面可知，GM(1，1)-星野法组合预测模型的平均相对误差较小，预测精度最高，星野法预测模型的相对误差较大，整体精度较低，基于灰色理论的GM(1，1)预测模型相对误差居中，预测精度居中。因此，为了掌握路基沉降的变化趋势，获得更精确的沉降预测值，GM(1，1)-星野法组合预测模型具有更强的适用性。

 

(4)解的离散形式

 

(5)还原原始数据

 

在确定设立“新锐奖”时，勘探分公司负责人就道出了设奖初衷。“勘探分公司400多人的队伍，三分之一以上是年轻人。把年轻人培养起来挑大梁，勘探事业才后继有人。”

式中

春季露地樱桃番茄栽培通常采用单杆整枝、改良单杆整枝或双杆整枝。单杆整枝是生产上最常用的方式，它只保留主干，而将叶腋处长出的侧枝全部摘除。其主要优点是便于密植，一般每亩4000株，果实早期发育快，早期产量高，在生长期较短的地区或季节易于获得高产。双杆整枝是保留主干和第1花序下的第1侧枝，其余侧枝全部摘除，让选留的侧枝

1.2 星野法预测模型

基于太沙基固结理论，在固结度U＜60%时，固结度U与时间平方根成正比。星野法通过对现场沉降值的研究，证明了总沉降(包括剪切应变的沉降在内)是与时间平方根成正比。

其计算公式为

 

总沉降为

1.1 现状调查 通过2016年对全院40个临床科室疼痛护理专项的质量检查，总结存在的问题包括：①疼痛评估方面，表现为疼痛评分不准确，疼痛评估频次不准确，疼痛部位、性质发生变化时不能及时评估等；②疼痛记录方面，表现为疼痛对睡眠的影响、疼痛的不良反应记录不及时，或者疼痛护理单记录有漏项；③疼痛随访方面，表现为疼痛随访率低，随访记录不准确或无随访记录；④疼痛教育方面，表现为患者疼痛知识缺乏，存在忍受疼痛，不按时服用镇疼药的现象等。

 

式中：S0为瞬时沉降量；S为经过t时间后的沉降量；St为最终沉降量；t0为初始瞬时沉降经过的时间；t为沉降经过的时间；A和K为待定系数。

令 ∆S =St-S0，∆t =t-t0，变换上式得：

 

三种预测模型平均相对误差见表6。

1.3 GM(1，1)-星野法预测模型

GM(1，1)预测模型和星野法沉降预测模型在依据实际沉降数据对未来沉降进行预测均具有自身的优势和不足，如何把这两者结合起来，取两者长处，组成新的预测模型是研究的重点。本文通过已知沉降数据，分别用GM(1，1)和星野法沉降预测模型对未来沉降进行预测。所得的结果以预测结果误差平方和最小为控制标准，建立线性曲线关系，由线性关系赋予两种方法不同的权重以达到提高预测精度的目的。计算公式为

在相似矩阵中，数值大小表示对应两个关键词间距离的远近，数值越接近1，表明关键词间距离越近，相似程度越大；数值越接近0，表明关键词间距离越远，相似度越小。从统计结果看，创客(0.396)、创客空间(0.370)、创客运动(0.229)、创新创业教育(0.185)、STEM教育(0.238)、美国(0.224)、创新能力(0.180)、创新(0.150)等与创客教育的距离较近，说明这些主题受到了研究者的关注。创客课程、实践教学、教学改革等与创客教育距离较远，说明目前对于这些领域的关注度较低，探索和发展空间较大。

 

其中w1，w2分别为GM(1，1)预测模型和星野法沉降预测模型对应的权重系数。

3.4.2 春季降水量只表现为异常偏多，刚察1967年和1985年出现，天峻1964年和1994年出现，海晏1997年和2000年出现，共和出现在1964年1967年，茶卡出现在1967年和1986年。

2 工程实例分析

广东某高速公路A标的软基路段位于山丘与平原过渡区域，鱼塘密集分布，种植地和居住区集中，水网沟渠纵横，而且路堤填筑比较高(普遍大于8.0 m)，软土层厚，上覆土层薄甚至无覆土层，现场排水困难。本文分析了K4+960、K6+080两个断面的实测沉降数据，两个断面的软基及路堤填高情况见表1。两个断面沉降数据见表2，沉降曲线见图1。

 

表1 各断面软土地基状况Tab.1 The condition of soft soil foundation in every section

  

填土高度/m K4+960 6.0 12.0 塑料排水板 10.4 K6+080 6 11.2 塑料排水板 8.1断面 上覆土层厚/m软土层厚/m处理方式/m

  

图1 各断面实测沉降数据曲线Fig.1 Measured settlement data curve of each section

该高速公路在第450 d完成填土，故以480 ～660 d实测数据作为GM(1，1)模型建模依据。借助MATLAB软件得预测值见表3。

种方案：其一是采用PROFINET兼容的设备替换现场的所有IO，其二是将现场IO相当复杂地集成到MCC柜中的标准通信前端。这两种方案相对于客户来说不仅是工程量大成本高，而且没有解决本质问题，无法实现在电机控制单元和变频驱动器的无缝集成中建立两个协议之间的通信桥梁。因此，施耐德自动化项目组进行综合市场分析，经过与多个供应商之间的沟通，最终与赫优讯在项目成本效益和方案集成度上达成共识。

同样运用星野法预测模型借助MATLAB软件进行拟合得出：K4+960断面：A=1 414.2，K=0.060 3；K6+080断面：A=1 561.7，K=0.064 7。预测值见表4。

3)通过在实际工程三个断面的应用，GM(1，1)-星野法组合预测模型得到的沉降曲线与实际沉降曲线更为接近，相较于两种单独的预测模型，组合法预测模型相对误差较小，具有更高的预测精度。因此在实际工程应用中，为了获得更高的预测精度，GM(1，1)-星野法组合预测模型具有更高的适用性。

根据《美国国立卫生研究院资助政策声明》的有关要求，所有变更申请均须在变更前至少30天向项目管理官员提交书面材料（可采用电子邮件）。变更申请需要获得批准，如未获批准即实施则可能导致被拒付相关经费乃至中止课题资助。

2)利用星野法预测模型所得预测沉降曲线较平滑，且随时间推移预测结果趋向于偏大，预测结果偏于保守，预测精度一般。

K6+080 断面：St =0.709 0 St1+0.291 0 St2。

由上式得GM(1，1)-星野法组合预测模型预测沉降数据见表5。

企业融资是企业通过市场机制配置资本资源的过程，是企业获取经营投资的主要途径。融资方式的划分，从资本来源角度包括内部融资(主要依靠自有资产)和外部融资(主要通过外部途径获取)；从融资渠道包括银行贷款、直接融资、小额公司贷款、民间借贷、典当融资等。考虑到小微企业的发展阶段和自身资本实力，大都以外源性融资为扩大再生产主要资本来源。而小微企业自身经营规模小、可抵押资产少、品牌知名度低、企业软实力弱等天然缺陷与融资市场获取资本的要求和条件完全背离，这一现实决定了其融资能力和渠道的缺陷。因此，小微企业“融资困境”是指因能力和渠道欠缺导致融资难度远远高于其他企业的现象和问题。

各断面三种预测值与实测沉降曲线见图2、图3。

令，x=∆t，则上式变换为y=Bx+D线性方程，由曲线拟合求出B和D，进而求出最终沉降量。

(3)其参数求解公式

 

表2 各断面实测沉降数据Tab.2 Measured settlement data of each section

  

断面沉降数据/mm 0 30 60 90 120 150 180 210 240 K4+960 0 136.7 250.7 301.3 456.7 548.3 608.3 659.5 704.5 K6+080 0 80.0 176.0 348.5 507.2 605.7 725.5 831.2 902.5断面沉降 时间/d数据/mm270 300 330 360 390 420 450 480 510 K4+960 771.0 830.5 892.0 954.0 999.8 1 047.5 1 099.4 1 137.8 1 154.2 K6+080 1 018.3 1 092.5 1 136.8 1 158.3 1 177.3 1 213.4 1 241.3 1 267.5 1 294.0断面沉降 时间/d数据/mm540 570 600 630 660 750 840 930 1 020 K4+960 1 162.2 1 174.5 1 187.8 1 194.8 1 199.7 1 207.3 1 220.1 1 231.4 1 238.2 K6+080 1 311.0 1 322.3 1 328.4 1 331.3 1 333.7 1 346.4 1 355.6 1 367.3 1 377.9时间/d

 

表3 GM(1，1)模型预测值Tab.3 The predictive values of GM (1，1) model

  

沉降预测数据/mm时间/d 480 510 540 570 600 630 660 750 840 930 1 020 K4+960 1 137.8 1 154.8 1 164.3 1 173.9 1 183.6 1 193.3 1 203.1 1 208.0 1 216.7 1 225.5 1 234.4 K6+080 1 267.5 1 303.3 1 309.6 1 315.9 1 322.2 1 328.6 1 334.9 1 341.4 1 347.8 1 354.3 1 360.8

 

表4 星野法预测值Tab.4 The predictive values of Hushino method

  

沉降预测数据/mm时间/d 480 510 540 570 600 630 660 750 840 930 1 020 K4+960 1 127.6 1 139.9 1 151.1 1 161.5 1 171.1 1 179.9 1 188.2 1 209.7 1 227.5 1 242.4 1 255.1 K6+080 1 276.1 1 288.8 1 300.3 1 311.0 1 320.8 1 329.8 1 338.2 1 360.1 1 378.0 1 393.0 1 405.7

 

表5 组合法沉降预测值Tab.4 The predictive values of composite model

  

时间/d 480 510 540 570 600 630 660 750 840 930 1 020 K4+960 1 136.4 1 152.7 1 162.5 1 172.2 1 181.9 1 191.4 1 201.0 1 208.2 1 218.2 1 227.9 1 237.3 K6+080 1 270.0 1 299.1 1 306.9 1 314.5 1 321.8 1 328.9 1 335.9 1 346.8 1 356.6 1 365.6 1 373.9沉降预测数据/mm

  

图2 K4+960沉降曲线Fig.2 Settlement curve of K4+960

  

图3 K6+080沉降曲线Fig.3 Settlement curve of K6+080

 

表6 三种预测模型平均相对误差

  

断面 平均相对误差/%GM(1，1)模型法 星野法 组合法K4+960 0.197 0.989 0.178 K6+080 0.473 0.940 0.260

3 结语

1)基于灰色理论的GM(1，1)预测模型运用MATLAB软件根据实测值可以对未来沉降值进行预测，且预测精度相对较高。

专题询问采取面对面问答的形式进行，首先人大代表就政府职能部门如何更好地运用法律武器抓好安全生产等问题提出询问，在镇政府分管领导和安监办负责人现场解答的同时，与会代表进行了追问和补充询问。随后，针对不同领域的安全生产隐患排查处置问题，应询单位的负责同志认真进行了回答。专题询问会议严肃认真，紧张有序。代表询问有调查、有依据，应答者直面问题，勇于担当，收到了预期效果。

K4+960 断面：St =0.860 7 St1+0.139 3 St2；

运用MATLAB软件，以预测值平均相对误差最小为控制标准运用最小二乘法计算得出GM(1，1)预测模型和星野法预测模型对应的权重系数及表达式分别如下：

参考文献:

[1]张大海，江世芳，史开泉.灰色预测公式的理论缺陷及改进[J].系统工程理论与实践，2002(8)：140-142.

[2]高 蔚.基于Markov理论的改进灰色GM(1，1)预测模型研究[J].计算机工程与科学，2011，33(2)：159-163.

[3]薛 祥，宋连亮，贾 亮，等.高速公路软土路基工后沉降预测的新方法[J].岩土工程学报，2011，33(Z1)：132-137.

[4]高庆丰.软土地基路堤工后沉降计算与预测[D].杭州：浙江大学，2003.

[5]陈 青.在高层建筑沉降预测中组合模型的应用研究[D].昆明：昆明理工大学，2011.

[6]刘学文，虎旭林，丁丽宏.灰色系统与时序组合模型在高层建筑沉降预测中的应用[J].宁夏大学学报：自然版，2003，24(1)：60-62.

[7]李 爽，郭晓昕，王文国，等.星野法在某发电厂地基沉降预测中的应用[J].水利科技与经济，2015(8)：99-100.

[8]赵明华，龙 照，邹新军.基于Logistic曲线和Gompertz曲线的最优组合沉降预测模型及其应用[J].公路交通科技，2007，24(12)：1-5.

[9]李恒凯，刘传立.基于灰色理论的变形智能预测模型库研究[J].岩土力学，2011，32(10)：3119-3124.