神经网络与灰色理论联合模型在地铁沉降预测中的应用

地铁路基的过量沉降或不均匀沉降将导致线路运营条件的恶化,乘客舒适度降低,甚至危及行车安全。因此对路基工程后期的沉降控制和预测随着运营速度的提高而愈加急迫。根据某段地铁线路路基的实际沉降观测数据,将神经网络与灰色系统进行串联型结合:即先利用BP神经网络插值方法将不等时距的实测沉降数据序列转化为等时距数据序列,进而利用转化的等时距沉降序列依据灰色GM(1,1)模型对荷载稳定时间内的路基沉降进行预测。实验结果表明,该方法具有较高预测精度。