ARIMA-GRNN模型在大坝安全监测中的应用

摘要

为提高大坝安全监测数据预测精度,将差分自回归移动平均模型(ARIMA)与广义回归神经网络(GRNN)相结合,建立了ARIMA-GRNN预测模型。以前期实测值和ARIMA拟合值作为GRNN网络的输入,后期实测值作为网络输出,以平均平方误差最小为原则寻找光滑因子,建立最佳的预测模型,并运用熵权法和标准离差法对各模型进行多指标综合评价。结果表明,ARIMA-GRNN模型预测精度较ARIMA模型明显提高,可应用于大坝安全监测。

关键词