改进灰色神经网络模型在形变预测中的应用
Application of Improved Grey Neural Network Model in Deformation Forecasting作者机构：西安科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710054
出 版 物：《计算机仿真》 (Computer Simulation)
年 卷 期：2016年第33卷第6期
页 面：446-450页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然基金(煤炭联合基金)(U1261114) 陕西省自然科学基金(2012JM8029) 陕西省教育厅科研项目(12JK0929)
主 题：灰色预测模型 神经网络 改进灰色神经网络模型 围岩形变 预测
摘 要：针对围岩形变预测精度较低的问题,将灰色预测模型与神经网络相结合,提出了一种改进灰色神经网络模型的形变预测方法。首先,对传统灰色预测模型进行改进,采用改进灰色预测模型对原始数据进行预测;然后,将得到的拟合值和对应残差分别作为神经网络样本的输入和输出,确定网络结构;最后利用训练好的网络结构进行预测,将输出的数据与改进灰色预测模型的预测值相加,得到最终的预测结果。实验结果表明,改进灰色神经网络模型在围岩形变预测中具有较高的精度。
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