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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
998.
为了提高高铁基础设施安全监测的信息化水平,实现监测超标预警的实时性,研究实现高铁基础设施安全监测管理系统。利用ArcScan进行影像矢量化和属性数据录入,系统业务数据库采用Oracle 11g,并在其中建立基于ArcSDE的空间数据库,通过ArcGIS Sever发布地图服务。系统采用B/S体系结构,利用WebSocket技术实现服务器端和浏览器端的实时通信,调用ArcGIS API for JavaScript完成了系统GIS模块功能。通过在试验工程中的应用表明,系统实用性强,提高高铁基础设施安全监测的信息化水平,具有较高的应用价值。 相似文献
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