基于改进等维信息灰色模型的高铁隧道沉降预测研究

刘文生; 权文斌

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等维信息灰色模型是对传统灰色模型的改进,但其模型背景值仍设定为0.5,为了使模型的预测性能得到提高,本文提出了基于粒子群PSO算法的等维信息灰色模型来优化模型的背景值,以消除灰色模型本身固有的偏差.根据已有的高铁隧道沉降监测数据,对其进行小波去噪处理,再分别建立传统GM(1,1)模型、等维信息GM(1,1)模型和PSO-等维信息GM(1,1)模型进行拟合预测,并与原始数据进行对比.预测结果表明,改进后的等维信息GM(1,1)模型的预测精度更高.

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来源
《测绘与空间地理信息》 |2018年第6期|210-213|共4页
作者
刘文生; 权文斌;
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作者单位

辽宁工程技术大学土木与交通学院,辽宁阜新123000;

辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新123000;

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正文语种 chi
中图分类专业测绘;观测;
关键词
PSO算法; Matlab; 小波去噪; 灰色模型; 变形预测;

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