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为解决城市用水量预测中单一方法预测精度不高的问题,建立了灰色径向基(RBF)神经网络组合模型。对比实验结果表明,灰色GM(1,1)模型、RBF神经网络模型和灰色RBF神经网络组合模型的平均相对误差分别为2.1222%,1.2562%和0.6821%。与灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络相比,灰色RBF神经网络组合模型充分发挥了灰色系统的贫乏数据建模和RBF神经网络的高度非线性映射能力的双重优势,具有较高的预测精度,更适合用于城市用水量预测。 相似文献
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结合灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型各自的优缺点,建立了灰色神经网络组合模型,并采用该模型对实际的监测数据进行处理和分析.结果表明,灰色神经网络充分发挥了灰色模型和神经网络模型的优势,取得了较好的预测精度,能够满足实际应用的需要. 相似文献
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针对路基沉降预测中信息的灰色性和数据的非线性性,提出用灰色神经网络预测路基沉降的新方法。以京沪高铁某段路基断面为例进行了预测研究,并与用GM(1,1)模型预测的结果进行了对比。研究结果表明:灰色神经网络预测比GM(1,1)模型预测误差小。 相似文献
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提出了一种新陈代谢GM(1,1)模型与BP神经网络模型的组合预测模型,给出了组合模型的基本思路,通过BP神经网络计算而来的误差预测值对新陈代谢GM(1,1)模型的预测值进行改正,并将新陈代谢GM-BP组合预测模型应用到新建铁路武汉至十堰铁路、孝感至十堰段的高铁陆地桥墩沉降预测中,结果表明:新陈代谢GM-BP组合预测模型较现有的新陈代谢GM(1,1)模型具有较高的精度。 相似文献
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详细地介绍了GM(1,1)模型及模型精度评定,利用GM(1,1)灰色模型和回归模型对宜昌均瑶国际广场的沉降进行预测,将预测结果进行对比,分析表明GM(1,1)灰色模型能较好地预测该建筑物的沉降趋势。 相似文献
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论述了安全预报的方法、灰色系统、灰色预测模型的建立和位移预报以及运用Matlab使上述安全预报理论在计算机上得以实现。对安全预报整个过程进行了详细的研究,最后通过实际工程例子对本论文研究的理论进行了具体的应用得到如下结论:GM(1,1)模型结合GM(1,1)尾数残差模型运用于基坑近期水平位移预报是可行,并且能达到安全预报的精度要求。 相似文献
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曲线拟合模型、GM(1,1)模型和BP网络模型是变形监测数据处理分析常用的方法,本文采用3种模型,对深圳市某一深基坑位移变形监测数据进行建模拟合及仿真处理。分析结果表明:BP网络模型的仿真值及精度最高,并采用此模型对该深基坑的位移变形量进行预测。 相似文献
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改进灰色GM(1,1)模型在隧道围岩位移预测中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
传统灰色GM(1,1)模型 ,多适用于等间距序列监测数据的模拟预测 ;对非等间距则往往产生较大的滞后误差。提出了一种经改进的GM(1,1)模型 ,经实例分析 ,该模型适用于隧道围岩位移非等间距监测数据序列的位移预测 ,且都能获得很高的模拟和预测精度 相似文献
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基于不等时距GM(1,1)模型预测边坡失稳变形 总被引:6,自引:0,他引:6
对边坡的失稳变形进行预测可以有效预防灾害的发生。传统灰色GM(1,1)模型多适用于等间距序列监测数据的模拟预测,而实际情况却是由于各种原因导致所获得的监测数据出现不等时距现象。为此,在分析传统等时距GM(1,1)建模原理的基础上建立了不等时距GM(1,1)模型,并对灰参数的求解方法进行了讨论。依据渝黔高速公路某边坡B3测点的监测数据,建立了该边坡变形灰色预测模型,并且将改进灰参数求解方法与传统方法进行了对比,研究结果表明,该不等时距GM(1,1)模型预测精度较高,预测结果与实际吻合较好。 相似文献
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灰色系统理论在岩土工程领域已经有着广泛的应用,其中以灰色理论中的GM(1,1)模型为最。本文基于GM(1,1)的建模机理,从原始序列、初始值、背景值等方面对其进行优化,并将改进后的模型应用于某基坑工程的变形预测。结果表明,改进后模型的预测结果与实测结果拟合得效果很好,较之原GM(1,1)模型预测精度要高。 相似文献
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采用水平测斜技术和激光测距技术相结合的方法,对铁路路基沉降进行了监测,并运用灰色理论建立基于该监测系统的GM(1,1)模型,同时与双曲线法、指数曲线法进行了对比,结果表明该模型具有较高的预测精度。 相似文献
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通过对比建筑形变监测数据的GM(1,1)模型和改进的GM(1,1)残差修正模型建模的预报结果,表明残差修正GM(1,1)模型的预报精度明显高于传统GM(1,1)模型的预报精度,并且二次残差修正GM(1,1)模型的预报精度远高于一次残差修正GM(1,1)模型的预报精度,从而为准确形变预报提供了一种简单而有效的新实践。 相似文献
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新陈代谢GM(1,1)模型在河流水质预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对常规GM(1,1)模型存在的不足,运用灰色系统理论,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)河流水质预测模型,对该模型的精度以及误差进行了分析,并利用该模型对某地区河流的水质进行了预测,预测结果显示:灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可信度。 相似文献