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加权函数组合预测边坡变形模型的研究

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加权函数组合预测边坡变形模型的研究JournalofEngineeringGeology工程地质学报1004—9665/2008/16(4)-0518-04加权函数组合预测边坡变形模型的研究金海元徐卫亚(河海大学岩土工程研究所南京210098)摘要边坡变形监测是边坡监测的主要内容之一,其变形预测问题是边坡工程中主要技术难题之一。考虑边坡位移变形预测模型的局限性,如神经网络预测方法需要大量的实测数据作为学习样本,灰色系统模型要求原始数据序列必须满足指数规律,且数据序列变化速度不能太快等。建立了边坡变形反向传播神经网络预测模型,同时给出了灰色GM(1,1)边坡预测模型。提出边坡的神经网络与灰色系统加权函数组合预测模型,采用动态规划解法,将原模型转化为多阶段决策问题,使组合预测误差的平方和最小,得到组合权重,这样得到的变形预测结果的精度将大大提高,弥补了单一方法的局限性,满足工程预测的需要。通过边坡实例加以验证,加权函数组合预测模型的预测结果精度有一定提高,能够与实际监测数据相吻合,达到准确预测的目的。关键词变形预测神经网络灰色系统组合预测动态规划中图分类号:TD824.7文献标识码:APREDICTIoNoFSLoPEDEFoRMATIoNMoDESWITHWEIGHTEDFUNCTIoNCoMBINATIoNMETHoDJINHaiyuanXUWeiya(InstituteofGeotechnicalEngineering,HohaiUniversity,Nanjing210098)AbstractDeformationmonitoringisoneofthemaincontentsinslopemonitoring.Deformationpredictionisoneofthemaintechnicalproblems.Thecurrentdeformationpredictionmodelshavelimitations.Forexample,theneur~networkpredictingmodelneedsmassivedataasstudypiecesandgreymodelrequeststhattheoriginaldatamustmeettheexponentrule.Abackpropagationneuralnetworkpredictionmo

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