不同灰色GM(1,1)模型在地铁沉降预测中的效果分析
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  • 英文篇名:Analysis on the Effect of Different Grey GM(1,1) Model in Subway Settlement Prediction
  • 作者:成枢 ; 冯子帆 ; 郭祥琳 ; 邱建
  • 英文作者:CHENG Shu;FENG Zifan;GUO Xianglin;Qiu Jian;College of Geomatics,Shandong University of Science and Technology;
  • 关键词:传统GM(1 ; 1) ; 新陈代谢GM(1 ; 1) ; 地铁沉降预测 ; 残差优化GM(1 ; 1)
  • 英文关键词:traditional GM(1,1);;metabolic GM(1,1);;subway settlement prediction;;residual optimization GM(1,1)
  • 中文刊名:CHXG
  • 英文刊名:Journal of Geomatics
  • 机构:山东科技大学测绘科学与工程学院;
  • 出版日期:2019-01-31
  • 出版单位:测绘地理信息
  • 年:2019
  • 期:v.44;No.199
  • 基金:国家自然科学基金(41774002)
  • 语种:中文;
  • 页:CHXG201901003
  • 页数:4
  • CN:01
  • ISSN:42-1840/P
  • 分类号:18-21
摘要
将灰色系统理论应用在地铁沉降监测数据的预测预报中,用传统GM(1,1)、新陈代谢GM(1,1)模型和残差优化GM(1,1)模型分别对某地铁沉降监测数据进行预测,对比这三种方法对数据预测预报的结果,并对其精度进行分析,得出残差优化GM(1,1)模型对地铁监测数据预测准确、精度较高。
        This paper applies the traditional grey system theory in the subway settlement prediction.Firstly,it uses the traditional GM(1,1),metabolic GM(1,1)model and residual optimization GM(1,1)model to predict some subway settlement monitoring data.Secondly it compares the prediction results of these three methods,thirdly,it analyzes the precision of the models.The research finds that residual optimization of GM(1,1)model has higher accuracy and precision in subway monitoring data prediction.
引文
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