基于小波分解的差分灰色神经网络-AR模型及其在地铁隧道沉降预测中应用研究

提出了一种基于小波分解的差分灰色神经网络-AR模型。该方法利用小波分解,将监测数据中稳定性较好的低频序列利用差分灰色神经网络进行预测,消除了由于灰色预测残差不平稳而导致的预测误差;对呈现平稳序列的高频数据采用自相关强的AR时间序列模型进行预测,并对上述结果进行小波重构得到最终的预测结果。结合某地铁隧道的实测沉降数据,与灰色模型GM(1,1)、差分灰色神经网络模型进行对比,结果表明:本文提出的基于小波分解的差分灰色神经网络-AR模型精度更高,能够对隧道沉降监测作出更加准确的模拟和预报。