【摘要】：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列的隧道涌水量預(yù)測(cè)模型不必考慮隧道涌水量的影響因素及其關(guān)系,而是將隧道涌水量的時(shí)間序列做歸一化處理,作為模型的輸入輸出變量,通過(guò)歷史數(shù)據(jù)和所建立的預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)隧道涌水量。以一隧道1999年6月—2000年6月涌水?dāng)?shù)據(jù)序列為例,進(jìn)行了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列模型的隧道涌水量預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)誤差約為5.74%,滿(mǎn)足精度要求。
[Abstract]:The prediction model of tunnel water inflow based on BP neural network time series does not need to consider the influence factors of tunnel water inflow and its relationship, but normalizes the time series of tunnel water inflow as the input and output variables of the model. Through the historical data and the established prediction model to predict the tunnel water inflow. Taking a tunnel water inflow data series from June 1999 to June 2000 as an example, the prediction of tunnel water inflow based on BP neural network time series model is carried out. The prediction error is about 5.74, which meets the precision requirements.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)交通隧道工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51278423) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(WSJTU11ZT33) 教育部創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(IRT0955)
【分類(lèi)號(hào)】：U453.61

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2203768