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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
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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
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变形监测在建筑物施工和运营管理方面是一个至关重要的环节,变形监测的预测模型有很多。选取适当的变形监测预测模型对于预测建筑物的变形尤为重要。本文运用灰色模型GM(1,1)、BP神经网络和曲线拟合中的修正指数曲线对一幢大楼13期的沉降观测数据进行分析。利用前12期沉降观测数据构建预测模型来预测第13期沉降观测的数据,将预测的结果与实际测量的结果进行比较,得出这三种模型预测的精度。结果表明:在这一幢大楼的沉降观测预测中,修正指数曲线法预测的精度要比灰色模型GM(1,1)和BP神经网络预测的精度高。 相似文献
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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
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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
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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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最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开，基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想，以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型，以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源，以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合，组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价，结果表明：3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果，最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升，预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。 相似文献
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随着城市经济的发展,城市内部出现很多深基坑工程,基坑的变形会威胁到周围建筑物的形变,因此,对基坑变形的研究变得尤为重要。时间序列和BP神经网络模型都是常见的监测数据处理方法,将时间序列模型与BP神经网络模型组合,对郑州某大型深基坑的沉降数据处理证明,组合模型得到的拟合精度要优于单纯的时间序列模型的建模精度。 相似文献
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为了克服建筑物变形预测中单一模型预测精度差、不稳定的问题,本文融合了适应性强、互补性好的自回归滑动模型、灰色模型和三次指数平滑法三种模型,基于误差平方和最小准则,采用滚动时间域的方式构建了非负变权组合预测模型。工程应用表明:非负变权组合预测模型的预测精度、可靠性优于三种单一预测模型、方差倒数组合预测模型以及等权组合预测模型。研究成果对建筑物沉降预测具有较好的参考价值。 相似文献