Study on tunnel settlement prediction method based on parallel grey neural network model

机译：基于并联灰色神经网络模型的隧道沉降预测方法研究

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In this paper, according to the characteristics of the grey forecast method and the neural network, constructed the parallel grey neural network model(PGNN) and apply to forecast a tunnel monitoring point's settlement displacement data based on Nanjing metro. The results showed that the prediction accuracy of PGNN is significantly higher than that of unitary grey and neural forecast method, proves that the effectiveness of PGNN in the tunnel settlement prediction.

机译：本文根据灰色预测方法和神经网络的特征，构建了并行灰色神经网络模型（PGNN），并应用于基于南京地铁的隧道监测点的沉降沉降数据量数据。结果表明，PGNN的预测精度明显高于单一灰度和神经预测方法的预测精度，证明了PGNN在隧道沉降预测中的有效性。

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来源
《International conference on intelligent earth observing and applications》|2015年||共7页
会议地点
作者
Lei Zhu; Teng Huang; Yue-qian Shen; Xian-min Zeng;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类卫星大地测量与空间大地测量;
关键词
Tunnel settlement; grey model; neural network model; prediction;

机译：隧道结算;灰色模型;神经网络模型;预测;

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