奇异谱分析在地铁沉降预测中的应用

• 作者: 王思捷 黄腾 周立俊 吴壮壮
• 来源期刊: 地理空间信息
• 关键词: SSA BP神经网络 地铁沉降预测 稳定性分析
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 测绘工程案例
• 页码范围: 118-120
• 页数: 3页
• 分类号: P258
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2021.03.033

摘要

地铁沉降受诸多因素干扰,其监测数据往往表现出非平稳、非线性特征.因此,首先利用奇异谱分析(SSA)方法提取监测数据的趋势项和周期成分,以削弱噪声、提高数据信噪比;然后利用BP神经网络分别对趋势序列与周期序列进行预测并重构,进而得到预测值.实验结果表明,相较于BP神经网络模型,SSA_BP神经网络模型的整体预测精度更高、最大预测长度更优.