【摘 要】
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结合局部均值分解LMD（Localmeandecomposition）算法和BP神经网络算法，提出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
【机 构】
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山西鲁能晋北铝业有限责任公司山西晋城048000,太原理工大学研究生院山西太原030000,华北科技学院建筑工程学院北京101601
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结合局部均值分解LMD（Localmeandecomposition）算法和BP神经网络算法，提出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，得到多个生产函数PF（Productfunction）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，达到了对干预测精度的改善。将该模型应用到永久船闸高边坡的三个监测点上进
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