改进灰色神经网络模型在形变预测中的应用

发布时间：2024-03-06 21:15

　　针对围岩形变预测精度较低的问题,将灰色预测模型与神经网络相结合,提出了一种改进灰色神经网络模型的形变预测方法。首先,对传统灰色预测模型进行改进,采用改进灰色预测模型对原始数据进行预测;然后,将得到的拟合值和对应残差分别作为神经网络样本的输入和输出,确定网络结构;最后利用训练好的网络结构进行预测,将输出的数据与改进灰色预测模型的预测值相加,得到最终的预测结果。实验结果表明,改进灰色神经网络模型在围岩形变预测中具有较高的精度。

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【文章目录】：
1 引言
2 灰色预测模型
3 BP神经网络模型
4 改进灰色神经网络模型的建立
    4.1 改进灰色预测模型算法步骤
    4.2 改进灰色神经网络模型算法步骤
5 实例验证与分析
6 结束语



本文编号：3920897