基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變形預(yù)測模型應(yīng)用研究.pdf

1、灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理中得到廣泛應(yīng)用。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色系統(tǒng)理論兩種方法融合建立灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能彌補(bǔ)二者之不足，理論上具有一定優(yōu)勢，目前，已有不少學(xué)者在灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究這一領(lǐng)域取得一定成果。通過優(yōu)化的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對不確定信息進(jìn)行處理，并進(jìn)行變形分析與預(yù)報中應(yīng)用研究，已成為一個重要的研究方向。本文內(nèi)容如下：
　　 1、介紹了變形分析與預(yù)測的主要方法，綜述了灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的研究現(xiàn)狀和進(jìn)展，分析存在的問題，提出了本文

2、研究的內(nèi)容。
　　 2、討論了灰色理論的基本原理，研究了一階灰色模型GM(1，1)與二階灰色模型GM(2，1)建模理論與算法，并對GM(1，1)模型初值的修正進(jìn)行了討論，并應(yīng)用于建筑物沉降觀測數(shù)據(jù)分析與預(yù)測中，計算結(jié)果表明，經(jīng)過修正初值的一階灰色模型預(yù)測精度高于傳統(tǒng)GM(1，1)模型，GM(2，1)模型在非單調(diào)的或振蕩的動態(tài)過程中預(yù)測效果優(yōu)于GM(1，1)模型。
　　 3、討論了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理并進(jìn)行應(yīng)用研究。闡述了人

3、工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)及其基本特點，分析了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本性質(zhì)。研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法和工作特性。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于某高鐵沉降變形分析預(yù)測中，得出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測精度上要高于灰色模型的結(jié)論。
　　 4、運(yùn)用最小二乘法求解灰微分方程的參數(shù)，以灰參數(shù)作為BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的初始權(quán)值和閾值，網(wǎng)絡(luò)初始值由灰色預(yù)測模型定出，避免了由于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速率過慢或者過快而引起的網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)定，在保證網(wǎng)絡(luò)精度基礎(chǔ)上，縮短了訓(xùn)練時間。
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4、、研究了灰色系統(tǒng)理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合建模的理論方法。重點討論了GM(1，1)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完全融合的建模方法。利用灰色GM(1，1)模型針對“小樣本”的特性以及BP網(wǎng)絡(luò)良好的非線性函數(shù)逼近能力和不易陷入局部最優(yōu)解的特點，建立了灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型(GNNM(1，1))，并且對GM(1，1)模型初值進(jìn)行修正，使其精度進(jìn)一步提高。結(jié)合某高鐵變形監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用GM(1，1)模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GNNM(1，1)模型依次進(jìn)行分析與預(yù)測，結(jié)果表明