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变形监测数据的RBF神经网络预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了RBF神经网络的变形预测模型及其训练准则和算法,分析了基于RBF神经网络和BP网络的盾构施工变形预测结果,得出了很好的预测效果。 相似文献
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BP神经网络具有非常强的非线性映射能力,广泛应用于分类识别、逼近、回归、压缩等领域。本文基于BP神经网络的理论基础,利用某矿区地表沉降观测点1~10期的实测沉降数据资料,结合MATLAB建立针对矿区地表沉降的预测模型,并预测其11~15期的沉降情况。通过将预测值与实测值进行对比,分析预测模型精度,结果表明BP神经网络用于矿区地表的沉降研究是可行的。 相似文献
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路基是高速铁路的轨道基础,是整个线路结构中最为薄弱的环节,对线路的平顺性、稳定性特别敏感,加强对高铁路基的沉降变形分析是确保路基工程施工质量和保障运营安全的重要环节。引入小波神经网络组合模型应用到高铁路基的沉降变形分析中,通过工程实例分析表明,小波神经网络组合模型预测精度较BP神经网络模型高,在高铁路基的沉降变形分析中具有更好的优越性和应用效果。 相似文献
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为实现各种预测模型的优势互补,提高沉降预测精度,分析单项沉降预测模型各自的特点,将组合预测方法应用到高速铁路沉降变形预测分析中;介绍组合预测基本方法和常用的定权方法,提出模型建立的步骤和具体原则,研究出一种变权最优预测的方法。通过工程实例验证表明,该组合方法预测精度较高,拟合能力更强,可作为高速铁路的沉降预测模型。 相似文献
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基于BP神经网络建立尾矿坝沉降预报模型,重点对BP神经网络的拓扑结构和学习算法进行研究。并以某尾矿库初期坝的沉降监测数据为例,对模型的拟合、预测精度进行验证。实例表明,BP神经网络自学习、自组织能力强,具有极强的线性逼真能力,能够准确地反映输入、输出变量之间的非线性关系,有效地表征尾矿坝的沉降变形规律,对即将发生的变形情况做出科学、合理的预报。 相似文献
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最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开,基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想,以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型,以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合,组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价,结果表明:3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果,最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升,预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。 相似文献
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L ogistic 模型在地面沉降预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
随着城市大规模工程建设的开展,由此引发的地面沉降对区域生态环境、基础设施的影响不容忽视,地面沉降预测与控制是亟待深入研究的重要课题。研究表明,地面沉降基本经历发生、发展、成熟,最后到达一定极限沉降量的过程,这与Logistic模型反映事物的发展规律非常接近。文中建立地面沉降量Logistic预测模型,以某地区地面沉降实测数据为例进行定量模拟预测,结果表明,Logistic预测模型能很好的拟合沉降量—时间关系曲线,而且能够对地面沉降进行较为准确的预测。 相似文献
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在短期基坑沉降监测中,由于数据量少且呈非线性变化,沉降模型很难准确建立。灰色GM(1,1)对数据少、趋势性强、波动小的数据有较高的预测精度,但不能模拟复杂的非线性函数;BP神经网络可以对非线性数据进行学习训练,具有自学习、自适应能力;通过将GM(1,1)与BP神经网络组合,并优化网络部分的学习率、权值和阈值等,建立一种改进的灰色神经网络模型,该模型具有对非线性数据自学习、自适应能力和预测精度更高等优点。通过某基坑沉降监测分析,验证改进的灰色神经网络模型预测精度更高,适合短期建模,具有很好的实用性。 相似文献