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责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于经验模态分解和BP神经网络的地铁沉降预测模型研究
作者姓名:
王昭斌
胡伍生
韩理想
夏晓明
作者单位:
1.东南大学交通学院210096;2.徐州市城市轨道交通有限责任公司221000;3.南京市测绘勘察研究院有限公司210019;
基金项目:
国家自然科学基金项目(41574022;41274028);江苏省科技支撑工业计划项目(BE2014026)
摘 要:
地铁沉降是一个非线性的复杂过程,基于经验模态分解(EMD)和BP神经网络预测模型,建立了一种可供地铁沉降监测预测的EMD-BP神经网络预测模型。新建模型首先利用经验模态分解法对原始观测数据序列进行预处理,形成本征模态分量IMF,再根据每个IMF的变化特征,研究选择合适的参数构造BP神经网络,计算预测对应IMF,最后进行重构获得地铁沉降的预测结果。实验分析结果表明,EMD-BP神经网络模型预测精度和稳定性优于单一BP神经网络模型。
关 键 词:
经验模态分解
BP神经网络
地铁
沉降预测
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