灰色-小波神经网络支持下对地铁工程沉降变形的预测

摘要：

变形监测是安全化工程施工和管理的重要内容,贯穿于项目的设计、施工和运行,对监测的沉降数据进行处理,并预测沉降量,提前对工程作出安全预警,有很重要的实际意义.本文基于GM(1,1)灰色模型、小波分析和神经网络结合的相关理论,借助Matlab软件编程,建立了灰色-小波神经网络变形预测网络模型.结合工程实例,将建立的变形预测网络模型应用于累积沉降量观测数据,结果表明组合模型具有很稳定的预测效果,比单独的GM(1,1)灰色模型预测准确度高,且训练样本越多,预测越符合实际情况.

关键词：变形监测、GM(1,1)灰色模型、小波神经网络、变形预测、地铁沉降

分类号：P258(专业测绘)

资助基金：国家自然科学基金41502277;矿山地质灾害成灾机理与防控重点实验室开放基金2017KF06

在线出版日期：2019-06-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：60-63