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GM-ARMA-BP组合模型在建筑物沉降预测中的应用
被引量:
11
1
作者
王璐
桂占飞
《北京测绘》
2019年第9期1038-1042,共5页
针对建筑物变形监测中的沉降预测问题,本文结合灰色模型、时间序列模型和BP神经网络模型的优点,提出了GM-ARMA-BP组合模型进行沉降预测的方法,有效克服了单一模型稳定性差的缺点,并以某高层建筑沉降观测数据为样本,通过对这几种模型的...
针对建筑物变形监测中的沉降预测问题,本文结合灰色模型、时间序列模型和BP神经网络模型的优点,提出了GM-ARMA-BP组合模型进行沉降预测的方法,有效克服了单一模型稳定性差的缺点,并以某高层建筑沉降观测数据为样本,通过对这几种模型的沉降预测结果进行比较分析,结果表明:GM-ARMA-BP组合模型预测效果最好,精度较单一模型提高50%以上,并且具有一定的适用性。
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关键词
沉降预测
灰色
-
时间
序列
-bp
神经网络
(
gm-arma-bp
)
组合
模型
灰色
模型
时间
序列
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职称材料
题名
GM-ARMA-BP组合模型在建筑物沉降预测中的应用
被引量:
11
1
作者
王璐
桂占飞
机构
西安市勘察测绘院
出处
《北京测绘》
2019年第9期1038-1042,共5页
文摘
针对建筑物变形监测中的沉降预测问题,本文结合灰色模型、时间序列模型和BP神经网络模型的优点,提出了GM-ARMA-BP组合模型进行沉降预测的方法,有效克服了单一模型稳定性差的缺点,并以某高层建筑沉降观测数据为样本,通过对这几种模型的沉降预测结果进行比较分析,结果表明:GM-ARMA-BP组合模型预测效果最好,精度较单一模型提高50%以上,并且具有一定的适用性。
关键词
沉降预测
灰色
-
时间
序列
-bp
神经网络
(
gm-arma-bp
)
组合
模型
灰色
模型
时间
序列
Keywords
settlement prediction
Grey Model,Auto
-
Regressive and Moving Average Model,Back Propagation(
gm-arma-bp
)combined model
grey model
time series model
分类号
P258 [天文地球—测绘科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GM-ARMA-BP组合模型在建筑物沉降预测中的应用
王璐
桂占飞
《北京测绘》
2019
11
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参考文献
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