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1.
为了确保建筑物在建设过程中的安全,需要准确掌握建筑物基坑及周边的变形情况。针对建筑物基坑沉降变形预测问题,本文对单一的GM(1.1)模型与BP神经网络模型进行优化并构建组合预测模型。优化组合模型一方面解决了单一预测模型稳定性差、预测精度低的问题,另一方面提高了预测模型的适用性。将本文提出的组合预测模型应用于某在建建筑物基坑沉降变形预测中,结果表明,相较于单一的GM(1.1)模型与BP神经网络模型,本文提出的优化组合预测模型的预测精度与稳定性更高,证明了组合预测模型在建筑物基坑类沉降预测中的可靠性。 相似文献
2.
针对基坑施工安全和能够快速地发现基坑变形的问题,该文提出用遗传算法的灰色神经网络对基坑沉降观测数据进行处理,并预测变形大小。实例数据表明,通过预测变形值与实际变形值进行比较,可知遗传算法的灰色神经网络模型的收敛速度较快,训练时间较短,预测精度较高,能满足工程精度的要求。通过与GM(1,1),BP神经网络模型和灰色系统和神经网络的组合模型进行比较,本模型是最优的。 相似文献
3.
为提高变形预测的精度,采用GM(1,1)与BP神经网络组合模型进行预测。灰色GM(1,1)模型使用方便,在样本数据较少的情况下能够取得不错的预测效果,但对预测序列存在规律性波动或突变时的预测能力不强;而神经网络模型建模过程相对复杂,需要较多的训练样本,但对于数据存在规律性波动和突变时有很好的预测能力。组合模型融合两者优点,将其应用于基坑沉降数据预测,结果表明,该模型预测精度优于传统的单一预测模型。 相似文献
4.
为了提高单一的BP(Back Propagation)神经网络模型在建筑物基坑沉降数据预测中的精度,本文将奇异谱分析(SSA,Singular Spectrum Analysis)与卡尔曼滤波(KF, Kalman Filter)引入预测模型中,构建基于SSA的KF-BP神经网络预测模型。该组合预测模型首先利用SSA将原始时间序列中的趋势项与周期项提取出来;其次通过KF-BP神经网络模型分别对趋势项与周期项进行预测;最后重构趋势项预测结果与周期项预测结果,得到最终预测结果。将本文提出的基于SSA的组合预测模型应用于建筑物基坑沉降监测数据预测中,结果表明,本文提出的预测模型较BP神经网络模型、KF-BP神经网络模型的整体预测精度更高,预测结果更加稳定。 相似文献
5.
现今常见的变形监测数据处理方法有GM(1,1)模型、BP神经网络模型和径向基神经网络模型(RBF),本文分别采用GM(1,1)模型和RBF网络模型对基坑结构的水平位移量进行预测,并且采用基于方差倒数法的组合模型对上述两种单一模型预测值进行组合,以达到改善预测精度的效果。实验结果表明,组合模型的预测精度和可靠性优于单一模型,说明了该模型的可行性。 相似文献
6.
为了提升长短时记忆(LSTM)神经网络对深基坑沉降监测数据的预测效果，本文提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)、样本熵以及LSTM神经网络的组合基坑沉降预测模型。该组合沉降模型实现基坑沉降变形预测的关键步骤为：首先，使用CEEMD分解算法将基坑沉降序列分解为若干个本征模态函数(IMF);其次，重组相同特征的IMF分量；最后，使用LSTM神经网络预测重组后分量并叠加预测结果。使用某实测基坑数据进行实验，结果显示，本文提出组合预测模型预测结果的均方根误差、平均绝对误差以及平均绝对百分比误差较对比模型均更小，表明本文提出组合预测模型的预测精度更高，具有较好的非线性序列预测效果，为基坑沉降预测提供了一种新方法。 相似文献
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针对建筑物变形监测中的沉降预测问题,本文结合灰色模型、时间序列模型和BP神经网络模型的优点,提出了GM-ARMA-BP组合模型进行沉降预测的方法,有效克服了单一模型稳定性差的缺点,并以某高层建筑沉降观测数据为样本,通过对这几种模型的沉降预测结果进行比较分析,结果表明:GMARMA-BP组合模型预测效果最好,精度较单一模型提高50%以上,并且具有一定的适用性。 相似文献
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刘维康 《测绘与空间地理信息》2019,42(4):153-156,161
针对矿区地表变形数据间断缺失的现象,分析了矿区地表变形数据特点,提出了一种灰色神经网络组合模型对间断数据进行预测。首先,利用非等间距灰色模型计算灰预测平面,再采用BP神经网络模型对预测平面区间进行加权组合,得到最终的预测值。实验表明:灰色神经网络组合模型预测精度高于灰色模型,对矿区地表变形数据处理的适应度更高。 相似文献
10.
变形分析的神经网络技术应用实例 总被引：1，自引：0，他引：1
大型工程施工过程中的变形监测、分析与预报极为重要。变形分析建模的方法很多,神经网络技术的应用是其中之一。文中结合某深基坑工程的监测资料和工作经验,运用神经网络BP算法进行预测分析。简述BP神经网络的基本概念,介绍基坑变形分析的BP神经网络的具体模型结构,将神经网络方法预报结果与实测数据对比效果较好。该成果对生产实践具有参考价值。 相似文献