【摘 要】
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为提高变形预测的精度,采用GM（1,1）与BP神经网络组合模型进行预测。灰色GM（1,1）模型使用方便,在样本数据较少的情况下能够取得不错的预测效果,但对预测序列存在规律性波动或突变
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为提高变形预测的精度,采用GM（1,1）与BP神经网络组合模型进行预测。灰色GM（1,1）模型使用方便,在样本数据较少的情况下能够取得不错的预测效果,但对预测序列存在规律性波动或突变时的预测能力不强;而神经网络模型建模过程相对复杂,需要较多的训练样本,但对于数据存在规律性波动和突变时有很好的预测能力。组合模型融合两者优点,将其应用于基坑沉降数据预测,结果表明,该模型预测精度优于传统的单一预测模型。
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