| 基于经验模态分解和BP神经网络的地铁沉降预测模型研究 |
| |
| 引用本文： | 王昭斌,胡伍生,韩理想,夏晓明.基于经验模态分解和BP神经网络的地铁沉降预测模型研究[J].现代测绘,2017(5):8-11. |
| |
| 作者姓名： | 王昭斌 胡伍生 韩理想 夏晓明 |
| |
| 作者单位： | 1.东南大学交通学院210096;2.徐州市城市轨道交通有限责任公司221000;3.南京市测绘勘察研究院有限公司210019; |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(41574022；41274028)；江苏省科技支撑工业计划项目(BE2014026) |
| |
| 摘 要： | 地铁沉降是一个非线性的复杂过程,基于经验模态分解(EMD)和BP神经网络预测模型,建立了一种可供地铁沉降监测预测的EMD-BP神经网络预测模型。新建模型首先利用经验模态分解法对原始观测数据序列进行预处理,形成本征模态分量IMF,再根据每个IMF的变化特征,研究选择合适的参数构造BP神经网络,计算预测对应IMF,最后进行重构获得地铁沉降的预测结果。实验分析结果表明,EMD-BP神经网络模型预测精度和稳定性优于单一BP神经网络模型。
|
| 关 键 词： | 经验模态分解 BP神经网络 地铁 沉降预测 |
| 本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录！ |
|
