基于自记忆原理的深基坑位移预测方法
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Displacement prediction method of deep foundation pit based on self-memory theory
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    摘要:

    传统灰色GM(1,1)预测模型对非负递增时间序列有较好的预测精度,但对波动幅度较大的时间序列预测精度较低。为了提高预测精度,本文在趋势曲线模型和自记忆理论的基础上,建立趋势曲线-自记忆组合预测模型,将该模型应用于深基坑位移预测中,并与灰色GM(1,1)预测模型和趋势曲线预测模型比较,该模型具有较高的预测精度。

    Abstract:

    Traditional gray G1Vl(1, 1) prediction model for non一negative incxemental time series have good prediction accuracy, but the prediction accuracy is not enough for large amplitude fluctuation time series. In order to improve prediction accuracy, the trend curve- self- memory combination prediction model is es- tablished based on the trerxl curve model and the self- memory theory, and the model is applied in the prediction of the amount of displacement of deep foundation pit,and with grayCM(1, 1) prediction model and trend curve prediction model comparison, the results show that the model has high prediction accura- cy.

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王伟,谢学斌,黄东.基于自记忆原理的深基坑位移预测方法[J].河北工程大学自然版,2010,27(4):13-17

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  • 收稿日期:2010-08-27
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  • 在线发布日期: 2015-01-12
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