【摘 要】
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针对传统组合模型建模准则单一、权值固定不变的缺陷,引入稳定度相关理论,构建一种新的最优组合预测模型,并对优性组合的评判方法以及预测成果的评价准则进行了研究。该模型的核心思想是依据单一模型建模阶段和预测阶段精度的一致性来赋予权值。分别利用组合模型、时间序列模型以及神经网络模型对地铁隧道结构的沉降量进行预测,并分析比较各自的预测结果。结果表明组合模型相对于各单一模型而言,预测效果更优、精度更高,能很好
【机 构】
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宁波市测绘设计研究院,宁波市阿拉图数字有限公司
【基金项目】
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浙江省自然资源厅2020年度科技项目(2020-19)。
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针对传统组合模型建模准则单一、权值固定不变的缺陷,引入稳定度相关理论,构建一种新的最优组合预测模型,并对优性组合的评判方法以及预测成果的评价准则进行了研究。该模型的核心思想是依据单一模型建模阶段和预测阶段精度的一致性来赋予权值。分别利用组合模型、时间序列模型以及神经网络模型对地铁隧道结构的沉降量进行预测,并分析比较各自的预测结果。结果表明组合模型相对于各单一模型而言,预测效果更优、精度更高,能很好地集合单一模型的有效信息,是一种有效的地铁隧道结构沉降预测模型。
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