文献类型：期刊文章

作　　者：万臣[1,2] 李建峰[1] 赵勇[2] 张金龙[3]

机构地区：[1]长安大学建筑工程学院,西安710064 [2]武警水电三总队八支队,成都401347 [3]武警水电一总队二支队,南宁530000

出　　处：《长江科学院院报》

年　　份：2015

卷　　号：32

期　　号：10

起止页码：23-27

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD_E2015_2016、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于组合预测思想,结合BP神经网络和马尔科夫链2种预测方法,构建了一种新维BP神经网络-马尔科夫链大坝沉降预测模型。通过对训练样本的学习,利用新维改进的BP神经网络算法实现了对沉降位移时间序列的滚动预测。在此基础上,借助马尔科夫链模型对其随机扰动误差进行修正,有效地提高了预测结果的精度。将构建的组合模型应用于长洲大坝船闸控制楼沉降位移时序预测中,研究结果表明该模型预测精度较高、可靠性好,提高了模型的中长期预测能力,为大坝沉降预测提供了一种有效的新方法。

关 键 词：沉降预测 BP 神经网络 马尔科夫链 大坝监测 长洲水利枢纽

分 类 号：TV698.1]