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更新時間:2025.06.14
改進的GM-AR組合模型在地鐵沉降預測中的應用

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灰色預測模型對沉降的整體趨勢有很好地預測結果,時序模型針對隨機性的數據進行預測,二者結合一定程度上可提高預測的精度。文中通過改進GM-AR模型并將其應用于地鐵沉降預測中,同時與灰色預測模型和GM-AR組合模型的預測精度進行對比分析。結果表明,改進后GM-AR模型可以有較好的預測效果。

基于解釋結構模型的地鐵脆弱性因素研究

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地鐵的脆弱性是客觀存在的,它會隨著時間、空間的變化而變化。正確的分析和評價地鐵車站的脆弱性對地鐵車站的設計規劃,日常管理乃至應急管理都有重要的意義。本文通過運用解釋結構模型分析法,分析地鐵近幾年運營事故,運用安全科學軌跡交叉理論確定事故發生的因素,并通過實地考察與專家合作,利用矩陣分析法確立個因素之間相互關系,最后用ISM法得出脆弱性因素模型,為地鐵的安全運營提供參考價值。

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