【摘要】：針對(duì)時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)性、相關(guān)性、小樣本性、非線性等特征,利用灰色模型的小樣本適用性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)高精度等性能,提出了一種基于相關(guān)分析的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測(cè)模型.首先,基于灰色相關(guān)理論定量分析了傾斜量與沉降觀測(cè)指標(biāo)時(shí)間序列之間的相關(guān)度;然后,采用GM(1,1)模型對(duì)原始序列累加求和,降低各因素原始數(shù)據(jù)的噪聲干擾;利用優(yōu)化徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Radial Basis Function,RBF)多步擬合訓(xùn)練,其中心點(diǎn)和擴(kuò)展系數(shù)初值采用蟻群算法進(jìn)行優(yōu)化.最后,將該模型應(yīng)用到了磚石古塔的傾斜量預(yù)測(cè)中,設(shè)計(jì)了沉降綜合指數(shù),通過計(jì)算,該指數(shù)與傾斜量的灰色相關(guān)度為0.789 1,采用該模型對(duì)某古塔傾斜量進(jìn)行了預(yù)測(cè),平均相對(duì)誤差為9.056%.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型對(duì)小樣本、非線性的時(shí)間序列預(yù)測(cè)具有高精度和有效性,為古建筑保護(hù)中變形預(yù)測(cè)提供了理論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn).
[Abstract]:In view of the characteristics of time series, such as dynamics, correlation, small sample nature, nonlinearity and so on, the applicability of small samples of grey model and the performance of high precision prediction of neural network are used. A grey neural network combined prediction model based on correlation analysis is proposed. Firstly, the correlation between the inclination and the time series of settlement observation index is analyzed quantitatively based on the grey correlation theory, and then the GM (1,1) model is used to sum up the original series to reduce the noise interference of the original data of each factor. The optimal radial basis function neural network (Radial Basis Function,RBF) is used for multi-step fitting training. The center point and the initial value of the expansion coefficient are optimized by ant colony algorithm (ACA). Finally, the model is applied to predict the slope of the ancient brick and stone pagoda, and the comprehensive index of settlement is designed. Through calculation, the grey correlation between the index and the inclination is 0.789 1. The model is used to predict the slope of an ancient pagoda. The average relative error is 9.056%. The experimental results show that the model has high accuracy and effectiveness for the prediction of small samples and nonlinear time series, which provides theoretical and practical experience for the prediction of deformation in the protection of ancient buildings.
【作者單位】： 西安建筑科技大學(xué)管理學(xué)院;西安科技大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;西安建筑科技大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;西安建筑科技大學(xué)土木工程學(xué)院;陜西省文物保護(hù)研究院;
【基金】：國(guó)家教育部歸國(guó)留學(xué)人員科技支撐基金資助項(xiàng)目(K05055) 西安市碑林區(qū)科技計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(GX1614)
【分類號(hào)】：TU196.3

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9 趙Z，

本文編號(hào)：2467751