灰色模型结合神经网络预测高速公路路基沉降

• 作者: 周烽松 安冠星 朱禄宏 李建 熊旭平 谢琼 郭云开
• 来源期刊: 长沙理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 路基沉降预测 GM(1,1)模型 神经网络 误差补偿 三次样条插值
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 交通运输、土木与水利工程
• 页码范围: 19-24
• 页数: 6页
• 分类号: U416.1
• 字数: 3988字
• 语种: 中文

摘要

为了提高高速公路路基沉降的预测精度,考虑到神经网络强大的非线性映射功能,提出了“灰色模型+神经网络”对高速公路路基沉降进行预测分析的组合方法.以湖南省某高速公路路基沉降多个断面实测数据构建灰色GM(1,1)预测模型,在采用构建的灰色模型预测出相应结果的基础上,运用神经网络对预测结果做误差补偿.研究结果表明,采用实测数据拟合的灰色模型预测值的最大相对误差与运用神经网络对预测结果做误差补偿之后的优化预测值的最大相对误差分别为19.193％％和0.865％,用神经网络对灰色模型预测结果做误差补偿之后的优化预测值与实测值更接近.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭云开	长沙理工大学交通运输工程学院	87	536	12.0	17.0
2	熊旭平	长沙理工大学交通运输工程学院	11	43	4.0	6.0
3	朱禄宏	长沙理工大学交通运输工程学院	1	11	1.0	1.0
4	谢琼	长沙理工大学交通运输工程学院	11	48	4.0	6.0
5	李建	长沙理工大学交通运输工程学院	1	11	1.0	1.0
6	安冠星	长沙理工大学交通运输工程学院	4	25	3.0	4.0
7	周烽松	长沙理工大学交通运输工程学院	5	35	3.0	5.0