《表1 各预测模型预测结果对比》

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《一种改进遗传神经网络的建筑基坑沉降预测模型》

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为了验证Adaboost GA-BP算法的有效性和鲁棒性，以及避免预测结果的偶然性。本文选取了同一测区其他3个监测点的数据进行仿真预测。从表3的精度指标可以看出，B01、B03和B04第36~40期预测数据的均方根误差分别为0.48、0.22、0.34，平均误差绝对值分别为0.44、0.19、0.30，平均绝对百分误差分别为1.03%、0.46%、0.72%。说明本文算法对不同监测点累计沉降量的预测效果优异，且算法的预测稳定度高。