基于神经网络误差修正灰色模型的基坑位移预测

摘要

一般情况下,基坑工程位移的发展趋势可以分为3种类型,传统GM(1,1)模型由于模拟曲线为指数曲线,因此只适合于第1类趋势的位移时间序列建模.在无偏GM(1,1)模型的基础上建立修正曲线型无偏灰色预测模型和生长曲线型无偏灰色预测模型,适合于第2、3类趋势的位移时间序列建模.结合神经网络的非线性描述能力以及无偏灰色预测模型的趋势预测能力建立神经网络误差修正灰色模型.基坑位移预测实例应用结果显示,神经网络误差修正灰色模型能很好地描述基坑位移的非线性发展.