基于新维 BP 神经网络－马尔科夫链模型的大坝沉降预测

• 作者: 万臣 张金龙 李建峰 赵勇
• 来源期刊: 长江科学院院报
• 学科: 工学
• 关键词: 沉降预测 BP 神经网络 马尔科夫链 大坝监测 长洲水利枢纽
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 工程安全与灾害防治
• 页码范围: 23-27,32
• 页数: 6页
• 分类号: TU433
• 字数: 5087字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11988/ckyyb.20140310

摘要

基于组合预测思想，结合 BP 神经网络和马尔科夫链2种预测方法，构建了一种新维 BP 神经网络－马尔科夫链大坝沉降预测模型。通过对训练样本的学习，利用新维改进的 BP 神经网络算法实现了对沉降位移时间序列的滚动预测。在此基础上，借助马尔科夫链模型对其随机扰动误差进行修正，有效地提高了预测结果的精度。将构建的组合模型应用于长洲大坝船闸控制楼沉降位移时序预测中，研究结果表明该模型预测精度较高、可靠性好，提高了模型的中长期预测能力，为大坝沉降预测提供了一种有效的新方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建峰	长安大学建筑工程学院	45	359	12.0	17.0
2	万臣	长安大学建筑工程学院	3	43	3.0	3.0
6	赵勇		3	40	3.0	3.0
7	张金龙		2	23	1.0	2.0