基于機器學習的高鐵邊坡位移預測不確定性度量與應用

摘要： 為解決不確定性問題對高鐵邊坡位移預測精度的影響，引入?yún)^(qū)間預測理論量化位移預測中的不確定性問題，并建立Bootstrap-GRU-BP混合區(qū)間預測模型（BGB模型）。該模型首先采用基于Bootstrap的門控循環(huán)單元（Gated Recurrent Unit,GRU）算法度量位移預測均值和認知誤差的方差，再采用BP算法度量隨機誤差的方差，然后將位移預測均值、認知誤差和隨機誤差的方... （共12頁）