原文传递
线性回归与神经网络组合模型实现变形预测
| 题名： | 线性回归与神经网络组合模型实现变形预测 |
| 作者： | 夏显文;褚成凤;郭际明 |
| 作者单位： | 中交第二航务工程局有限公司;武汉大学测绘学院 |
| 关键词： | 变形监测;组合预测模型;定权方法;I0WGA;预测精度 |
| 摘要： | 传统变形监测单一的变形分析模型,对于复杂施工状况的监测数据,变形预测精度不高，不能充分满足工程施工变形预测的要求。文中研究建立了一种线性回归分析模型和非线性的B?神经网络模型相结合的组合预测模型,并将其应用于太湖隧道围堰变形监测数据分析，计算给出了采用经典权和IOWGA算子两种不同的定权方式建立组合预测模型的效果,对预测精度进行了计算比较。结果表明,采用IOWGA算子建立组合模型的预测精度优于单一模型的预测精度.也优于经典权的组合模型的预测精度。 |
| 期刊名称： | 中国港湾建设 |
| 出版年： | 2021 |
| 期： | 03 |
| 页码： | 16-20 |
检索历史
应用推荐
