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动态灰色时序神经网络组合模型在地铁运营期沉降预测效果分析

论文摘要

为了提高在变形监测中数据预测的精度以及它的可靠性,该文提出了基于动态灰色时序模型与神经网络组合的预测方法。根据已有的地铁沉降数据,对地铁隧道结构变形进行数据分析与预测,并与动态灰色模型、动态灰色时序模型进行精度对比。实例证明,该组合模型在地铁隧道结构变形预测中的精度较高。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 基本原理
  •   2.1 灰色模型GM （1, 1）
  •   2.2 时序模型
  •   2.3 神经网络模型
  •     2.3.1 正向传播
  •     2.3.2 逆向传播
  • 3 灰色时序神经网络组合模型
  • 4 实例分析
  • 5 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 潘恺,田林亚,李成成

    关键词: 动态灰色模型,神经网络,时序模型,变形预测

    来源: 勘察科学技术 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

    专业: 铁路运输,公路与水路运输

    单位: 河海大学地球科学与工程学院

    分类号: U231;U456.3

    页码: 49-52

    总页数: 4

    文件大小: 123K

    下载量: 158

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/c0b77bd5c270756231aaaaff.html