融合改进GM(1,1)与神经网络的地铁基坑变形预测应用研究

城市地铁工程不断增长,基坑的开挖也越来越多,如何控制基坑对周边建筑物的影响已成为地铁施工关注的热点和难点。采用融合改进的GM(1,1)模型和神经网络,对基坑变形监测时间序列进行预测处理,同时将预测结果与改进的GM(1,1)、神经网络预测模型进行了定量的比较和分析。结果表明,提出的融合预测模型预测精度更高,为基坑变形监测预测提供了技术支持和参考。