【摘 要】
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结合局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)算法和BP神经网络算法,提出了一种全新的局部均值分解－BP神经网络位移时序预测模型。通过把实际监测的位移值作为训
【机 构】
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结合局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)算法和BP神经网络算法,提出了一种全新的局部均值分解－BP神经网络位移时序预测模型。通过把实际监测的位移值作为训练样本,利用局部均值分解算法对其进行高度的自适应分解,得到多个PF(Product function,生产函数)分量,而后通过BP神经网络模型对每一个PF分量进行预测,再把各个PF分量预测值进行重构累加,即可得到位移的预测值。通过BP神经网络对相关参数进行优化,达到了对于预测精度的改善。将该模型应用到永久船闸高边坡的三个监测点上进行位移时序预测中,结果表明,预测精度较高,具有一定的科学依据,在边坡体位移时序预测领域中具有极大的潜在价值。
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