论文部分内容阅读
为得到小数据量情境下滑坡位移非线性变化趋势的准确估计,融合广义回归神经网络学习速度快、预测精度高和p GM(1,1)模型减小数据随机性并能增强规律性的建模优势,建立了基于p GM(1,1)模型和广义回归神经网络的滑坡位移组合预测模型.两个工程实例与以往研究结果的对比结果,验证了所建模型可行、有效.