改进灰色神经网络模型在形变预测中的应用

• 作者: 张卫国 赵越红
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色预测模型 神经网络 改进灰色神经网络模型 围岩形变 预测
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 仿真服务化
• 页码范围: 446-450
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3360字
• 语种: 中文

摘要

针对围岩形变预测精度较低的问题,将灰色预测模型与神经网络相结合,提出了一种改进灰色神经网络模型的形变预测方法.首先,对传统灰色预测模型进行改进,采用改进灰色预测模型对原始数据进行预测;然后,将得到的拟合值和对应残差分别作为神经网络样本的输入和输出,确定网络结构;最后利用训练好的网络结构进行预测,将输出的数据与改进灰色预测模型的预测值相加,得到最终的预测结果.实验结果表明,改进灰色神经网络模型在围岩形变预测中具有较高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张卫国	西安科技大学计算机科学与技术学院	45	171	8.0	11.0
2	赵越红	西安科技大学计算机科学与技术学院	1	12	1.0	1.0