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基于灰色理论的变形智能预测模型库研究
引用本文:李恒凯,刘传立.基于灰色理论的变形智能预测模型库研究[J].岩土力学,2011,32(10):3119-3124.
作者姓名:李恒凯  刘传立
作者单位:江西理工大学建筑与测绘工程学院,江西赣州,341000
基金项目:国家自然科学基金项目资助(No.41061041); 江西省教育厅科技研究项目资助(No.GJJ10488,No.GJJ11472)
摘    要:针对传统GM(1,1)模型在变形预测中精度不高和适应性不强的问题,将传统GM(1,1)模型从多个角度进行改进,并将传统模型及其改进模型进行集成,建立了预测模型库。利用灰色评价模型对模型库的预测结果进行评价,从而实现智能预测,并利用编程语言对模型库和评价模型进行了程序实现。最后利用盘古山钨矿变形数据对该模型库进行检验,结果表明,该模型库能根据不同特点数据,智能化地得到最佳预测结果,具有重要的应用价值。

关 键 词:灰色理论  模型库  变形智能预测  GM(1  1)模型
收稿时间:2010-04-26

Study of deformation intelligent prediction model base based on gray theory
LI Heng-kai,LIU Chuang-li.Study of deformation intelligent prediction model base based on gray theory[J].Rock and Soil Mechanics,2011,32(10):3119-3124.
Authors:LI Heng-kai  LIU Chuang-li
Institution:Faculty of Architectural and Surveying Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou, Jiangxi 341000, China
Abstract:The traditional GM(1,1) model was not high accuracy and strong adaptability for deformation forecast,the paper improved traditional GM(1,1) from multiple angles,and integrated the traditional GM(1,1) and its improved models,established prediction model base.By using gray evaluation model to evaluate the prediction results of model base,so that the intelligent prediction was achieved;and the forecast model base and evaluation model were achieved-by using programming language.Finally,the model base was test b...
Keywords:gray theory  model base  deformation intelligent prediction  GM(1  1)  
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