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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
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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。 展开更多
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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