技术特征：
技术总结
本发明提供了一种古建筑沉降的组合预测方法及系统，涉及古建筑沉降预测技术领域。利用Verhulst灰色模型通过采用等维递补滚动方法进行多次预测，可以利用较少的样本进行趋势预测，对沉降数据的趋势进行总体把握。然后，然后将初步预测结果输入RBF神经网络，充分发挥RBF局部寻优的优势。该模型既可以有效避免BP等神经网络的全局优化过拟合现象，提高预测的精度的同时，又可以规避Verhuslt灰色模型多步预测的低精度问题，真正实现古建筑沉降数据的高精度多步预测。
技术研发人员：张小红
受保护的技术使用者：西安科技大学
技术研发日：2017.08.03
技术公布日：2017.11.21