基于机器学习的高铁边坡位移预测不确定性度量与应用

摘要： 为解决不确定性问题对高铁边坡位移预测精度的影响，引入区间预测理论量化位移预测中的不确定性问题，并建立Bootstrap-GRU-BP混合区间预测模型（BGB模型）。该模型首先采用基于Bootstrap的门控循环单元（Gated Recurrent Unit,GRU）算法度量位移预测均值和认知误差的方差，再采用BP算法度量随机误差的方差，然后将位移预测均值、认知误差和随机误差的方... （共12页）