改进的最优非负变权组合模型及其应用
本文关键词:改进的最优非负变权组合模型及其应用
【摘要】:根据GM(1,1)、BP神经网络、卡尔曼滤波的特点,建立以灰色关联度最大为准则的最优非负变权组合预测模型,在一定程度上抑制了误差"放大"的效应。与以误差平方和最小为准则的变权组合模型、各最优加权组合模型、各单一模型进行对比分析,结果表明,本文模型预测精度最高。
【作者单位】: 东华理工大学测绘工程学院;流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室;
【关键词】: 大坝变形 最优组合 灰色关联度 非负变权
【基金】:国家自然科学基金(41161069) 江西省教育厅科技项目(GJJ12384) 测绘地理信息江西省研究生教育创新基地项目~~
【分类号】:TV698.11
【正文快照】: 大坝变形数据处理方法有灰色模型、BP神经网络、卡尔曼滤波,回归分析等,但单一的预测模型有时不能很好地反映真实的变形趋势,有一定的局限性[1-2]。灰色模型[3]因建模简单而被广泛运用于各行各业,然而其仅适用于短期预测,对于非线性形态不具有很好的预测效果;BP神经网络[4]虽
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,本文编号:842076
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