摘要：首次提出神经网络与马尔可夫链相结合的数学模型，用于随机渡动数据序列变形预测，克服随机观测数据固有的随机和波动特征，较好地实现了工程中大量随机波动性数据无法采用灰色GM（1，1）模型精确预测问题。采用神经网络完成观测数据变化动态基准模型的计算，在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵，通过系统状态的划分、样本值与模型拟合值之间的残差度其中误差等指标的分析，完成观测数据变化值的准确计算。该模型被应用于隧道围岩工程实例，计算证明取得了较好的效果。http://www.cqvip.com//QK/91690X/200606/21335386.html

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