![闫伟新：拟准检定法在矿区地表沉降预测中的应用论文]()
本文主要研究内容作者闫伟新（2019）在《拟准检定法在矿区地表沉降预测中的应用》一文中研究指出：对矿区地表的沉降预测过程中,沉降点观测值存在粗差的情况经常发生,由于传统最小二乘...
![刘蓓：铁路软土路基沉降分析及预测论文]()
本文主要研究内容作者刘蓓（2019）在《铁路软土路基沉降分析及预测》一文中研究指出：文章根据某铁路软土路基实测沉降数据做双曲线回归分析,成功预测了软土路基的沉降变形的趋势、最终...
![陈涛：基于龚帕斯生长曲线模型的高填方地基沉降预测论文]()
本文主要研究内容作者陈涛,王珍（2019）在《基于龚帕斯生长曲线模型的高填方地基沉降预测》一文中研究指出：在高填方地基的沉降中,填筑体的沉降要占较大比例。对于填筑体的自身压缩变...
![陈家骐：TPGM(1,1)预测模型在基坑变形中的应用研究论文]()
本文主要研究内容作者陈家骐,司大雄,丁蕾,丁碧莹（2019）在《TPGM(1,1)预测模型在基坑变形中的应用研究》一文中研究指出：依据深基坑周边地表沉降监测信息,运用灰色理论的...
![王德高：抗差算法在矿区地表沉降预测中的应用论文]()
本文主要研究内容作者王德高（2019）在《抗差算法在矿区地表沉降预测中的应用》一文中研究指出：矿区地表沉降预测时,各沉降监测点观测数据不可避免地存在粗差,导致监测点高程预测的偏...
![王璐：GM-ARMA-BP组合模型在建筑物沉降预测中的应用论文]()
本文主要研究内容作者王璐,桂占飞（2019）在《GM-ARMA-BP组合模型在建筑物沉降预测中的应用》一文中研究指出：针对建筑物变形监测中的沉降预测问题,本文结合灰色模型、时间序列模型和BP神经网络模型的优点,提出了GM-ARMA-BP组合模型进行沉降预测的方法,有效克服了单一模型稳定性差的缺点,并...
![陈柚州：基于人工蜂群优化小波神经网络的隧道沉降预测论文]()
本文主要研究内容作者陈柚州,任涛,邓朋,王斌（2019）在《基于人工蜂群优化小波神经网络的隧道沉降预测》一文中研究指出：小波神经网络存在收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺陷,而人工蜂群算法收敛速度快且同时具有局部和全局搜索的能力。文章利用人工蜂群算法对小波神经网络进行优化,形成人工蜂群小波神经网络,并...
![李广源：一种变系数的ARIMA和GM(1,1)组合高铁沉降预测模型论文]()
本文主要研究内容作者李广源,花向红,韩浩然,续东（2019）在《一种变系数的ARIMA和GM(1,1)组合高铁沉降预测模型》一文中研究指出：根据高铁沉降监测和预测特点,提出了一种变系数的ARIMA和GM(1,1)组合高铁沉降预测模型,给出了组合高铁沉降预测模型实施步骤。通过某一高铁沉降监测数据,对单...
