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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
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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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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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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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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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受季节降雨波动和邻近点位的牵引作用影响,滑坡位移呈阶梯状变化趋势。为有效预测该类滑坡的位移,本文提出一种基于注意力机制的双向长短时记忆(Bi-LSTM)神经网络位移预测模型。首先,建立滑坡监测累计位移时间序列模型,将滑坡累计位移分解为趋势项和周期项;然后,分析滑坡因子与趋势项及周期项的相关性,采用多项式回归对趋势项进行拟合,通过基于注意力机制的Bi-LSTM对周期项进行预测。试验结果表明:基于注意力机制的Bi-LSTM预测模型具有稳健的泛化能力,能有效捕获不同时序数据间的相关性;预测结果精度平均绝对误差为0.088 mm,平均均方误差为0.042 mm,相比常规的长短时记忆(LSTM)神经网络模型,本文方法的预测结果精度更高。 相似文献
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非等间距GM（1,1）模型在不等时间间隔序列的趋势分析和预测方面具有重要作用,在此基础上,提出一种基于非等间距加权GM（1,1）模型和自回归AR（p）模型相结合的非等间距加权灰色自回归模型（非等间距WGM-AR模型）.将基坑周边建筑物沉降监测数据视为具有确定趋势的非等时间序列,对序列进行平滑处理,利用非等间距加权GM（1,1）模型提取该时序中的确定性趋势项,用自回归AR（p）模型分析生成的等间距序列中的随机项,并采用内插法得到沉降监测序列的随机项.将组合模型与非等间距GM（1,1）模型计算结果对比分析,结果表明,组合模型具有更高的预测精度,在基坑周边建筑物沉降预测中具有较高的应用价值. 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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在短期基坑沉降监测中,由于数据量少且呈非线性变化,沉降模型很难准确建立。灰色GM(1,1)对数据少、趋势性强、波动小的数据有较高的预测精度,但不能模拟复杂的非线性函数;BP神经网络可以对非线性数据进行学习训练,具有自学习、自适应能力;通过将GM(1,1)与BP神经网络组合,并优化网络部分的学习率、权值和阈值等,建立一种改进的灰色神经网络模型,该模型具有对非线性数据自学习、自适应能力和预测精度更高等优点。通过某基坑沉降监测分析,验证改进的灰色神经网络模型预测精度更高,适合短期建模,具有很好的实用性。 相似文献
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人工神经网络(ANN)是一个拥有高度非线性映射能力的计算模型,有较强的动态处理能力。在对其进行研究的基础上,利用MATLAB建立BP神经网络的建筑物沉降预测模型,指导建筑物的沉降预警工作。通过将建筑物沉降的实测数据和模型的预测数据进行对比分析,发现两者间的误差相对较小,预测模型能很好地反映建筑物沉降的发展趋势,对于建筑物沉降预警工作有着极其重要的意义。同时,研究结果也证明了BP神经网络预测模型具有较高的精确性和稳定性,可以在类似工程中加以应用。 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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