灰色BP神经网络组合模型在大坝沉降监测中的应用

• 作者: 冯钱桢 黄腾
• 来源期刊: 甘肃科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 大坝沉降监测 GM(1,1)模型 BP神经网络模型 灰色BP神经网络组合模型
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 数理科学
• 页码范围: 14-17
• 页数: 4页
• 分类号: TU196.2
• 字数: 2492字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16468/j.cnki.issn1004-0366.2020.01.004.

摘要

大坝沉降是一个非线性的过程.为了能准确预测大坝沉降,将GM(1,1)模型和BP神经网络模型结合,以某大坝沉降量为实例,研究灰色BP神经网络在大坝沉降监测中的应用.通过GM(1,1)获得一组拟合数据,将拟合数据和原始值作差得到拟合值的误差序列,再利用BP神经网络模型对拟合数据和拟合数据的误差序列进行训练,最后再以拟合数据作为输入值,利用训练完成的BP神经网络得到误差序列,进而得到预测值.经过实验分析,得出组合模型的预测精度高于单一模型的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄腾	河海大学地球科学与工程学院	132	1104	19.0	27.0
2	冯钱桢	河海大学地球科学与工程学院	1	0	0.0	0.0