[发明专利]基于经验模态分解和BP神经网络的地铁沉降预测方法在审
申请号: | 201710124264.1 | 申请日: | 2017-03-03 |
公开(公告)号: | CN106845641A | 公开(公告)日: | 2017-06-13 |
发明(设计)人: | 胡伍生;王昭斌;张良;杨雪晴;陈阳;韩理想 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | G06N3/08 | 分类号: | G06N3/08;G06F17/50 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204 | 代理人: | 柏尚春 |
地址: | 210096*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于经验模态分解和BP神经网络的地铁沉降预测方法,包括以下步骤S1利用EMD分解将非平稳的沉降信号x(t)分解为不同频率尺度的波动;S2根据各频段数据特点,建立各频段的BP神经网络模型;S3使用交叉验证法选择BP神经网络模型的参数;S4利用各个分量的预测值重构出原始信号的预测序列。本发明克服了EMD单一模型模态混叠的问题,以及BP神经网络局部极小化、收敛速度慢的问题;本发明相对于单一模型来说,极大的提高了对非线性数据的处理精度。 | ||
搜索关键词: | 基于 经验 分解 bp 神经网络 地铁 沉降 预测 方法 | ||
【主权项】:
基于经验模态分解和BP神经网络的地铁沉降预测方法,其特征在于:包括以下步骤:S1:利用EMD分解将非平稳的沉降信号x(t)分解为不同频率尺度的波动;S2:根据各频段数据特点,建立各频段的BP神经网络模型;S3:使用交叉验证法选择BP神经网络模型的参数;S4:利用各个分量的预测值重构出原始信号的预测序列。
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