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基于小波的基坑变形监测组合预测模型 被引量:3

Deformation Monitoring Combination Forecast Model for Foundation Pit Based on Wavelet
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摘要 在大型工程建设项目基坑变形和沉降监测中,针对时间序列模型、人工神经网络模型、灰色系统预测模型等现有预测模型的不足之处,提出了组合预测模型,阐述了经典定权法与最优定权法两种确定权重的定权方法,通过编写Matlab程序,实现了基于小波的时间序列-灰色系统组合模型的分析预报功能,并把组合预测模型应用于到实际工程中对基坑变形和沉降进行预测,获得了比较高的预测精度,取得了准确可靠的预测效果。 Aiming at the shortcomings of the existing prediction models such as time series model, artificial neural network model and grey system prediction model, the paper puts forward combination forecasting models for the deformation monitor- ing of foundation pit. It expounds two methods of determining weights, including classic weighting method and optimal weighting method. By writing Matlab program, the analysis and forecast function of combination model of time series model and grey system prediction model based on wavelet is realized, then the prediction model is used to predict the deformation and settlement of foundation pit, and the results are accurate and reliable.
作者 刘超
出处 《科技创新与生产力》 2017年第3期42-45,共4页 Sci-tech Innovation and Productivity
关键词 小波去噪 组合模型 时间序列 人工神经网络 灰色系统 基坑 wavelet de-noising combined model time series artificial neural network grey system foundation pit
  • 相关文献

参考文献7

二级参考文献11

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共引文献106

同被引文献30

引证文献3

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