灰色-小波神经网络支持下对地铁工程沉降变形的预测

• 作者: 周佳薇 姜刚 李举 陈盟
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 变形监测 GM(1,1)灰色模型 小波神经网络 变形预测 地铁沉降
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 60-63
• 页数: 4页
• 分类号: P258
• 语种: 中文

摘要

变形监测是安全化工程施工和管理的重要内容,贯穿于项目的设计、施工和运行,对监测的沉降数据进行处理,并预测沉降量,提前对工程作出安全预警,有很重要的实际意义.本文基于GM(1,1)灰色模型、小波分析和神经网络结合的相关理论,借助Matlab软件编程,建立了灰色-小波神经网络变形预测网络模型.结合工程实例,将建立的变形预测网络模型应用于累积沉降量观测数据,结果表明组合模型具有很稳定的预测效果,比单独的GM(1,1)灰色模型预测准确度高,且训练样本越多,预测越符合实际情况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜刚	长安大学地质工程与测绘学院	15	110	6.0	10.0
5	李举	长安大学地质工程与测绘学院	1	3	1.0	1.0
6	陈盟	长安大学地质工程与测绘学院	2	6	2.0	2.0
7	周佳薇	西安科技大学测绘科学与技术学院	4	4	1.0	2.0