基于并联型灰色神经网络模型的隧道沉降量预测方法探讨
来源期刊：勘察科学技术2016年第5期
论文作者：曾贤敏 黄腾 谢朋朋
文章页码：14 - 45
关键词：隧道沉降;灰色模型;神经网络;预测方法;
摘 要：灰色预测方法和人工神经网络,在建筑物变形预测中有各自的优势和不足。为了提高预测精度,该文结合灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型的特点,构造并联型灰色神经网络模型(PGNN)对南京地铁隧道某监测点的沉降量进行预测。结果显示,PGNN的预测精度明显高于单一的灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型,证明了PGNN组合方法在地铁隧道沉降量预测中的有效性。
曾贤敏，黄腾，谢朋朋
河海大学地球科学与工程学院
摘 要：灰色预测方法和人工神经网络,在建筑物变形预测中有各自的优势和不足。为了提高预测精度,该文结合灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型的特点,构造并联型灰色神经网络模型(PGNN)对南京地铁隧道某监测点的沉降量进行预测。结果显示,PGNN的预测精度明显高于单一的灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型,证明了PGNN组合方法在地铁隧道沉降量预测中的有效性。
关键词：隧道沉降;灰色模型;神经网络;预测方法;
