开挖降水条件下基坑周围建筑物沉降预测研究

利用Gompertz曲线模型、灰色理论模型和BP神经网络模型等单一预测模型对基坑周围建筑物沉降进行预测,之后将结果与三者优化组合模型的预测结果进行比较分析,结果表明：单一模型预测结果的精度比三者优化组合模型的精度较低,而其中通过最优加权法组合的模型预测精度最高。     

一种基于IOWGA算子的大坝安全监控 组合预测模型

 引进诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子,提出一种基于IOWGA算子的大坝安全监控组合预测模型。该模型依据每个单一预测模型在各个时刻预测精度的高低进行有序赋权。实例研究结果表明,该组合预测模型优于传统的加权算术平均组合预测模型和各种单一预测模型,预测精度高,用于大坝安全监控预报有效、可靠。     

混沌局域法与神经网络组合供水量预测

城市供水量是非线性、非平稳时间序列,组合预测模型能获得更高精度预测结果。通过深入分析混沌局域法与神经网络预测模型特点,提出了一种新的组合预测模型。首先,应用混沌局域法对城市日供水量进行初预测,然后,应用神经网络对预测结果进行修正。由于所提出的组合模型利用了混沌局域法及神经网络进行优势互补,能同时提高预测精度与计算效率。为验证所提出组合预测模型的可行性,采用某市7a实测供水量数据,对混沌局域法、BPNN、RBF及GRNN神经网络4种单一预测模型及相应的3种组合模型预测精度进行定量分析,结果表明,组合预测模型精度都高于对应单一预测模型,混沌局域法与GRNN神经网络组合模型预测精度最高,且运算时间远低于单一神经网络模型运算时间。     

三种城市日用水量预测模型对比研究

为实现科学、安全供水,建立精度高、可靠性强的城市日用水量预测模型,分别运用单指数平滑法、灰色预测方法、BP神经网络三种方法,对A市进行城市日用水量预测,并具体分析了各种方法的优缺点及适用范围.通过优化对比分析,当基础数据较完善时,BP神经网络预测模型精度较高,能较好地满足预测要求.     

基于灰色RBF组合模型的城市用水量预测

为解决城市用水量预测中单一方法预测精度不高的问题,建立了灰色径向基（RBF）神经网络组合模型。对比实验结果表明,灰色GM（1,1）模型、RBF神经网络模型和灰色RBF神经网络组合模型的平均相对误差分别为2．1222％,1．2562％和0．6821％。与灰色GM（1,1）模型和RBF神经网络相比,灰色RBF神经网络组合模型充分发挥了灰色系统的贫乏数据建模和RBF神经网络的高度非线性映射能力的双重优势,具有较高的预测精度,更适合用于城市用水量预测。     

人工神经元网络模型在城市用水量预测中的应用研究

本文针对常规城市用水量预测模型在预测中存在的盲目性大、拟合精度不高且预测容易失真的不足,引入BP神经元网络的计算方法,建立了非线性人工神经元网络预测模型:利用人工神经元网络学习理论对非线性离散参数的辨识理论对城市用水量需求预测方法进行了较为深入、系统的研究。该模型考虑了城市中众多因素对用水量需求的影响,使所建立的预测模型初步具备系统决策功能。实例预测表明,本文所建立的BP神经网络预测模型系统及其相应计算方法具有较高的预测精度和准确度,能够为城市的用水量预测提供规划依据。     

小波神经网络在软基沉降组合预测中的应用

将小波神经网络组合预测模型引入软土路基沉降预测中。把5组不同形式的s型增长模型单项预测结果作为小波网络的输入向量,将代表相应时刻的实际值作为小波网络的输出,对软基沉降序列进行非线性组合预测。预测结果表明,小波网络组合预测的结果比各单项模型预测的结果都好,与BP神经网络相比,小波网络的收敛速度更快,预测精度更高,模型的泛化能力更强。     

利用BP网络建立预测城市用水量模型

利用神经网络法对城市用水量建立了具有时间序列的预测模型,并提出了基于该模型的数据处理方法,并结合某城市给水系统进行了用水量负荷预测,预测结果和实际情况有很好的一致性。     

基于组合赋权的遗传算法优化BP神经网络岩爆预测研究

针对岩爆倾向性预测的复杂问题,选取隧洞应力系数、脆性系数及围岩冲击倾向指数为评价指标,利用组合赋权法确定指标的权重,结合遗传算法和BP神经网络,建立了基于组合赋权的遗传算法优化BP神经网络的预测模型。利用岩爆实例数据对建立的模型进行测试,测试结果具有良好的准确度,验证了该模型的可行性及有效性。     

改进灰色BP神经网络模型在建筑物沉降监测中的应用

建筑物的变形是由于多种复杂因素的影响,文章针对该影响以及单一预测模型精度不高的问题,建立了基于灰色模型和BP神经网络模型的组合预测模型。并采用复化梯形求积法对灰色模型的背景值改进,构建基于改进的组合预测模型。结合改进的灰色GM(1,1)BP神经网络组合模型对马鞍山市的某建筑物的沉降进行预测。通过对比可以看出,改进的灰色BP神经网络预测精度最高,其拟合程度更加接于实测值,可更好地适用于实际工程的中长期预测。