[发明专利]一种古建筑沉降的组合预测方法及系统

摘要

本发明提供了一种古建筑沉降的组合预测方法及系统，涉及古建筑沉降预测技术领域。利用Verhulst灰色模型通过采用等维递补滚动方法进行多次预测，可以利用较少的样本进行趋势预测，对沉降数据的趋势进行总体把握。然后，然后将初步预测结果输入RBF神经网络，充分发挥RBF局部寻优的优势。该模型既可以有效避免BP等神经网络的全局优化过拟合现象，提高预测的精度的同时，又可以规避Verhuslt灰色模型多步预测的低精度问题，真正实现古建筑沉降数据的高精度多步预测。

主权项

一种古建筑沉降的组合预测方法，其特征在于，所述方法包括：对应变片采集的原始沉降序列进行五点三次平滑滤波，将所述原始沉降序列中的噪声滤除，得到相应的初始沉降序列；对所述初始沉降序列采用Verhulst灰色模型进行预测，得到相应的初步预测沉降序列；对所述初步预测沉降序列进行归一化处理，得到所述初步预测沉降序列归一化后的初步预测沉降序列；采用基于蚁群聚类算法的RBF神经网络对所述归一化后的初步预测沉降序列进行预测，获得沉降预测序列；将所述沉降预测序列中的元素进行反归一化操作，获得反归一化后的沉降预测序列。