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摘要
利用灰色模型、神经网络、灰色模型和神经网络组合等多种训练数据的模型方法对珠海横琴项目工程基坑轴力实测数据中的缺失数据进行填补。通过将各算法得出的拟合值与真实数据进行误差分析,挑选出适合基坑轴力变形监测缺失数据填补方法,减少由于网络现场信号弱及恶劣环境造成的数据丢失对结构安全评估的影响。通过对比分析各模型的补缺能力我们发现,采用多种模型组合的办法对基坑轴力监测缺失数据具有较好的拟合性,利用多项式拟合方法可快速便捷对误差数据进行拟合。
- 单位
利用灰色模型、神经网络、灰色模型和神经网络组合等多种训练数据的模型方法对珠海横琴项目工程基坑轴力实测数据中的缺失数据进行填补。通过将各算法得出的拟合值与真实数据进行误差分析,挑选出适合基坑轴力变形监测缺失数据填补方法,减少由于网络现场信号弱及恶劣环境造成的数据丢失对结构安全评估的影响。通过对比分析各模型的补缺能力我们发现,采用多种模型组合的办法对基坑轴力监测缺失数据具有较好的拟合性,利用多项式拟合方法可快速便捷对误差数据进行拟合。
