随着城市发展,致使地铁沉降的因素越来越多,地铁沉降监测越来越重要.对此,本文基于灰色模型和RBF神经网络预测模型,对两者融合方法进行了研究.通过对某城市地铁沉降监测数据进行预报和分析,证明了灰色RBF神经网络模型预测精度优于单一模型预测精度,组合模型避免了灰色模型线性补偿的弊端、增加了数据利用率、增强了算法的鲁棒性,预报结果更加准确.
地铁沉降 灰色模型 径向基(RBF)神经网络 灰色径向基(RBF)