组合预测模型在基坑变形监测中的应用

• 作者: 刘杰
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 基坑 水平位移量 预测 组合模型 GM(1,1)模型 径向基神经网络(RBF)
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 46-49
• 页数: 4页
• 分类号: P258
• 字数: 1842字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2017.04.011

摘要

现今常见的变形监测数据处理方法有GM(1,1)模型、BP神经网络模型和径向基神经网络模型(RBF),本文分别采用GM(1,1)模型和RBF网络模型对基坑结构的水平位移量进行预测,并且采用基于方差倒数法的组合模型对上述两种单一模型预测值进行组合,以达到改善预测精度的效果.实验结果表明,组合模型的预测精度和可靠性优于单一模型,说明了该模型的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘杰		4	7	1.0	2.0