公开(公告)号：CN105956662A

公开(公告)日：2016-09-21

申请号：CN201610248167.9

申请日：2016-04-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 胡伍生 ,  潘栋 ,  王昭斌

IPC: G06N3/08

CPC classification number: G06N3/084 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明公开了一种基于BP‑回归分析预测模型的地铁结构变形预报方法，将回归分析预测模型与BP神经网络模型结合起来，构建出BP‑回归分析预测模型，充分利用了BP神经网络模型在非线性变化数据拟合方面的优势，以及回归分析预测模型在对地铁结构变形随时间周期性变化特性的挖掘方面的优势，对地铁结构变形的预报精度高、稳定性好。

公开(公告)号：CN106845641A

公开(公告)日：2017-06-13

申请号：CN201710124264.1

申请日：2017-03-03

Applicant: 东南大学

Inventor： 胡伍生 ,  王昭斌 ,  张良 ,  杨雪晴 ,  陈阳 ,  韩理想

IPC: G06N3/08 ,  G06F17/50

CPC classification number: G06N3/08 ,  G06F17/5004

Abstract: 本发明公开了一种基于经验模态分解和BP神经网络的地铁沉降预测方法，包括以下步骤：S1：利用EMD分解将非平稳的沉降信号x(t)分解为不同频率尺度的波动；S2：根据各频段数据特点，建立各频段的BP神经网络模型；S3：使用交叉验证法选择BP神经网络模型的参数；S4：利用各个分量的预测值重构出原始信号的预测序列。本发明克服了EMD单一模型模态混叠的问题，以及BP神经网络局部极小化、收敛速度慢的问题；本发明相对于单一模型来说，极大的提高了对非线性数据的处理精度。