文献类型：期刊文章

作　　者：谭诚[1] 杨君玲[2] 扈强[3] 毛湖波[3]

机构地区：[1]重庆市轨道交通设计研究院有限责任公司,重庆401122 [2]重庆科技学院,重庆401331 [3]重庆市轨道交通(集团)有限公司,重庆401120

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》

年　　份：2023

期　　号：7

起止页码：131-135

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：地铁隧道不同于其他建筑结构,独特的复杂结构使得在考虑隧道安全性能时需要加入更多的影响因素,有的因素会直接影响地铁隧道的结构与安全性,因此应充分用现有监测测试数据,采用合适的预测模型对地铁隧道变形进行监测,争取获取更多预测信息,对保障人们生产生活安全具有重要意义。本文提出了基于BP神经网络预测模型与时间序列分析预测模型的组合预测模型。首先文章对基本原理进行了阐述,选用重庆轨道交通地下隧道段沉降变化值累积量的实际数据作为模型输入,预测数据作为输出,利用软件MATLAB编程并仿真实现了BP神经网络预测模型和时间序列预测模型的单一预测模型和等权值组合预测模型与不等权值组合预测模型,并分析比较了组合预测模型与单一预测模型的预测性能。实例证明,就综合预测性能而言,不等权值组合预测模型预测性能好于等权值组合预测模型和单一预测模型,等权值组合预测模型预测性能好于单一预测模型。

关 键 词：BP神经网络 时间序列分析法 不等权  组合预测模型  预测沉降  

分 类 号：U231]