融合改进GM(1,1)与神经网络的地铁基坑变形预测应用研究

• 作者: 王霖东
• 来源期刊: 国防交通工程与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 基坑变形 改进GM(1,1)模型 神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 23-25,46
• 页数: 4页
• 分类号: TP18|TU433
• 字数: 2129字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13219/j.gjgyat.2018.05.007

摘要

城市地铁工程不断增长,基坑的开挖也越来越多,如何控制基坑对周边建筑物的影响已成为地铁施工关注的热点和难点.采用融合改进的GM(1,1)模型和神经网络,对基坑变形监测时间序列进行预测处理,同时将预测结果与改进的GM(1,1)、神经网络预测模型进行了定量的比较和分析.结果表明,提出的融合预测模型预测精度更高,为基坑变形监测预测提供了技术支持和参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王霖东		1	0	0.0	0.0