《表2 新滩滑坡B3监测点位移值》

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《灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的应用》

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为了分析改进模型对已知数据的拟合能力，选取表2中1978年1月至1984年11月的滑坡累积位移数据作为已知原始数据序列，分别构建传统灰色Verhulst模型、灰色马尔科夫Verhulst模型（即采用马尔科夫链对传统灰色Verhulst模型的预测值进行修正，以下简称GMV模型）和灰色马尔科夫动态模型（GMVD模型）三种模型进行拟合精度对比。首先根据1.1节所述的建模过程建立传统灰色Verhulst模型进行已知数据的拟合，得到传统灰色Verhulst模型的拟合值。然后根据式（8）求解传统灰色Verhulst模型的拟合相对误差，并根据式（9）进行马尔可夫链状态的划分。根据拟合相对误差的分布情况划分为3个状态，分别为E1∈ (0，0.295]，E2∈ (0.295，0.590]，E3∈ (0.590，0.884]，进一步可以求得一步、两步和三步状态转移概率矩阵分别为