BP与GM(1,1)预测隧道涌水对比分析和实证

• 作者: 安永林 彭立敏
• 来源期刊: 科技导报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 隧道工程 涌水 BP神经网络 GM(1,1)灰色数列预测模型
• 年，卷（期）: 2008,（13）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 71-74
• 页数: 4页
• 分类号: P641.2|U456.2
• 字数: 4083字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-7857.2008.13.016

摘要

利用某隧道的涌水监测数据.对比BP神经网络和GM(1,1)灰色数列预测模型两种方法预测结果的差异,以考察其适应性与误差.结果显示.在小样本信息量少的情况下,GM(1,1)预测精度优于BP,但训练样本的精度低于BP;BP的预测结果同隐含层神经元个数密切相关.并存在一最优值;在监测数据较少时,对BP网络进行初始化和预测,每次训练样本的误差都满足要求,但预测值的误差大幅波动.研究表明.监测数据较少时,采用GM(1,1)较合适.通过分析小样本下产生上述结果的原因,提出了在有足够监测数据下,GM(1,1)用于中长期监测的改进方法(GM(1,1)展开或用Verhulst模型)、BP神经网络的改进方法(滑移窗口处理).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭立敏	中南大学土木建筑学院	234	3576	31.0	47.0
2	安永林	中南大学土木建筑学院	44	738	18.0	25.0