[1]包龙生,冯元东,包宇扬,等.GM-BP组合预测模型在桥梁施工监控中的应用[J].沈阳建筑大学学报(自科版),2022,(2):296-305.[doi:10.11717/j.issn:2095-1922.2022.02.13]
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GM-BP组合预测模型在桥梁施工监控中的应用()
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《沈阳建筑大学学报(自科版)》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2022年第2期
页码:
296-305
栏目:
土木工程
出版日期:
2022-03-30

文章信息/Info

作者:
包龙生; 冯元东; 包宇扬; 于玲
关键词:
施工监控; 多变量灰色预测模型; 神经网络; 组合预测模型
DOI:
10.11717/j.issn:2095-1922.2022.02.13
摘要:
目的 针对灰色理论模型在桥梁施工监控中预测误差大的情况，提出一种能够改进灰色理论模型并提高预测精度的方法。方法 利用灰色理论模型对原始数据进行初步拟合，预测后数据作为神经网络预测模型的输入值，利用神经网络模型的非线性拟合能力得出更精确的预测值，并将灰色理论-神经网络组合预测模型（GM-BP组合预测模型）应用于华晨宝马大东工厂扩能项目铁路专用线T构工程施工监控中进行验证。结果 在华晨宝马大东工厂扩能项目铁路专用线T构工程施工监控中，GM-BP组合预测模型预测结果的相对误差在0.01%~0.1%，单灰色理论预测模型预测结果的相对误差0.01%~0.41%。结论 GM-BP组合预测模型弥补灰色理论模型的非线性拟合能力差的缺点，同时缩减了神经网络模型的数据需求量，在特征数据不规律且样本数量较少的情况下也能实现高精度预测，为施工监控的预测提供了有效方法，使其更好地应用于悬臂梁桥施工监控。
更新日期/Last Update: 2022-05-04