【摘 要】
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传统非等间距灰色模型通常采用非等间隔数据进行分段线性插值,从而求得等间隔序列;但是实际基坑沉降并不是线性变化的,利用此法生成的等间隔序列较实际数据存在较大误差.针对
【机 构】
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河海大学地球科学与工程学院,河海大学土木与交通学院
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传统非等间距灰色模型通常采用非等间隔数据进行分段线性插值,从而求得等间隔序列;但是实际基坑沉降并不是线性变化的,利用此法生成的等间隔序列较实际数据存在较大误差.针对传统非等间距灰色模型缺陷,分别利用RBF神经网络插值与三次样条插值生成等间距序列进而求得模型参数,并运用优化的非等间距灰色模型对某基坑的沉降量进行分析预测.计算结果表明:优化后的模型具有更高的精度,故本模型可作为基坑沉降预测的一种新方法.
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