BP与GM(1,1)预测隧道涌水对比分析和实证

利用某隧道的涌水监测数据,对比BP神经网络和GM(1,1)灰色数列预测模型两种方法预测结果的差异,以考察其适应性与误差。结果显示,在小样本信息量少的情况下,GM(1,1)预测精度优于BP,但训练样本的精度低于BP;BP的预测结果同隐含层神经元个数密切相关,并存在一最优值;在监测数据较少时,对BP网络进行初始化和预测,每次训练样本的误差都满足要求,但预测值的误差大幅波动。研究表明,监测数据较少时,采用GM(1,1)较合适。通过分析小样本下产生上述结果的原因,提出了在有足够监测数据下,GM(1,1)用于中长期监测的改进方法(GM(1,1)展开或用Verhulst模型)、BP神经网络的改进方法(滑移窗口处理)。