GM—BP组合模型在地表变形预测中的应用

作者： 张善廷 栾元重 李勇 魏超    山东科技大学测绘科学与工程学院 山东青岛266590

摘要：灰色模型具有计算简便、所需数据量小等优点，在短期预测中有较高的精度，但对波动性较大的数据预测效果较差；神经网络具有较强的非线性映射能力以及自学习能力，对波动性数据的处理效果良好。本文结合二者的优点，建立了GM—BP组合模型。实例证明，组合模型相对单一的模型在地表变形预测中具有明显的优势。

关键字： GM(1 1) BP神经网络 组合模型 变形预测

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