[发明专利]一种基于FNN神经网络与自回归模型的基坑沉降预测方法在审
| 申请号： | 202310259320.8 | 申请日： | 2023-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN116383928A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 张文选;朱明晨;徐学渠;黄小明;杨中委;何磊;郑云飞;于祖洋 | 申请（专利权）人： | 中国水利水电第七工程局有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/13 | 分类号： | G06F30/13;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都市辅君专利代理有限公司 51120 | 代理人： | 张堰黎 |
| 地址： | 610213 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于FNN神经网络与自回归模型的基坑沉降预测方法，包括：获取基坑沉降监测数据，以三次样条内插法将沉降观测序列内插为每半日一个沉降量的等时间间隔序列；以前四期观测值为输入、后一期观测值为输出，构造训练样本和检验样本；利用训练样本，构建自回归模型，并计算自回归模型后一期沉降预测值；利用训练样本，确定自回归模型预测后一期沉降结果的残差；构建一个FNN神经网络模型，用来表示上述各值、残差之间的非线性关系；利用上述数据构造FNN模型的训练样本，对FNN模型进行迭代训练；将FNN模型的输出结果与自回归模型计算值相加，构成FNN神经网络与自回归融合模型并验证其精度。本发明精度和稳定性比常规模型得到显著提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 fnn 神经网络 回归 模型 基坑 沉降 预测 方法 | ||
【主权项】：
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