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马尔科夫链改进的ARIMA-BP神经网络模型研究 被引量:8

An Improved ARIMA-BP Neural Network Model Based on Markov Chain
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摘要 地基沉降的机理十分复杂,难以用一种预测模型精确预测。结合某地基沉降的实际数据,采用时间序列分析法和BP神经网络法相结合的组合模型进行预测,并用马尔科夫理论对预测结果进行改进,得到了更可靠的结果。 Foundation settlement has very complex mechanism,a single method can hardly have high accuracy of the prediction.In this paper,we presented a combination model of ARIMA-BP neural network and did a prediction for a foundation settlement,then improve the predicted result by using Marcov theory and obtained the better result.
出处 《测绘地理信息》 2016年第4期32-36,共5页 Journal of Geomatics
基金 国家自然科学基金资助项目(41074025)~~
关键词 地基沉降预测 自回归滑动平均 反向传播神经网络 自回归滑动平均和反向传播神经网络组合模型 马尔科夫 foundation settlement prediction ARIMA BP neural network ARIMA-BP model Markov
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