改进灰色BP神经网络模型在建筑物沉降监测中的应用

建筑物的变形是由于多种复杂因素的影响,文章针对该影响以及单一预测模型精度不高的问题,建立了基于灰色模型和BP神经网络模型的组合预测模型。并采用复化梯形求积法对灰色模型的背景值改进,构建基于改进的组合预测模型。结合改进的灰色GM(1,1)BP神经网络组合模型对马鞍山市的某建筑物的沉降进行预测。通过对比可以看出,改进的灰色BP神经网络预测精度最高,其拟合程度更加接于实测值,可更好地适用于实际工程的中长期预测。