灰色預(yù)測(cè)方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在建筑物變形預(yù)測(cè)中有各自的優(yōu)勢(shì)和不足。為了提高預(yù)測(cè)精度,該文結(jié)合灰色GM（1,1）模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特點(diǎn),構(gòu)造并聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（PGNN）對(duì)南京地鐵隧道某監(jiān)測(cè)點(diǎn)的沉降量進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果顯示,PGNN的預(yù)測(cè)精度明顯高于單一的灰色GM（1,1）模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,證明了PGNN組合方法在地鐵隧道沉降量預(yù)測(cè)中的有效性。 

【文章來(lái)源】：勘察科學(xué)技術(shù). 2016,(05)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 并聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建模原理
    2.1 GM(1,1)模型
    2.2 BP網(wǎng)絡(luò)算法
    2.3 并聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    2.4 模型的檢驗(yàn)
3 地鐵隧道沉降量預(yù)測(cè)實(shí)例
4 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]城市地鐵變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理[J]. 楊國(guó)東,詹福雷.  測(cè)繪與空間地理信息. 2014(02)
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[3]基于并聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的港口吞吐量預(yù)測(cè)方法探討[J]. 劉曉鋒,蔣惠園.  水運(yùn)工程. 2005(10)
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碩士論文
[1]灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的優(yōu)化研究[D]. 李小燕.武漢理工大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3531772