简介:摘要:滑坡位移具有时滞性及非线性等特点,准确地对滑坡位移预测能为滑坡预警预报提供参考依据,本文以树坪滑坡为例,提出了一种结合EMD分解方法和改进CISOA-BP的滑坡位移预测模型。首先,利用EMD将滑坡位移分解为趋势项及周期项位移;其次,利用四次多项式对趋势项位移进行预测,针对周期项位移,利用收敛交叉映射法对降雨量与周期项位移间的时滞效应进行分析,确定时滞时间及影响程度,建立考虑时滞效应的BP位移预测模型,并利用Circle映射及收敛因子提高SOA算法的收敛精度,利用CISOA模型对BP神经网络的权重及阈值进行赋值;最后,将趋势项及周期项预测结果叠加得到累计位移预测结果。结果表明,考虑时滞的EMD-CISOA-BP预测模型能较为准确地预测降雨导致的滑坡位移,该模型对同类滑坡位移预测具有一定的参考价值。
简介:摘要:本文研究了基于机器学习的工程成本预测模型。首先,介绍了工程成本预测在工程领域的重要性以及传统预测方法的局限性,强调了机器学习技术在该领域的潜在优势。接着,详细阐述了机器学习的理论基础,包括基本概念和常用算法,并分析了这些算法在工程成本预测中的适用性。随后,构建了基于选定算法的工程成本预测模型,并介绍了数据收集与处理、模型选择与构建的过程。在模型训练与优化阶段,通过训练数据集对模型进行训练,并采用多种方法对模型进行优化以提高预测精度。最后,通过实验设计与实施,展示了模型在预测工程成本方面的性能,并与传统方法进行了对比。研究结果表明,基于机器学习的工程成本预测模型具有较高的预测精度和泛化能力,为实际工程成本预测提供了一种新的有效方法。
简介:摘要交通流预测是交通控制与管理,交通状况改善的重要参考指标。本文建立灰色模型和BP神经网络相结合的组合模型,利用灰色模型对实际监测到的数据进行拟合、预测,得到预测值和预测残差,将预测残差输入到神经网络模型进行残差的学习、仿真和预测,残差预测值和灰色模型预测值的和值作为最终预测结果。结果表明,用灰色模型对神经网络模型预测进行优化,其预测结果比单一的神经网络建模预测具有更高的准确性和实用性,提高了预测的精度。