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改进的小波神经网络在沉降预测中的应用 被引量:4

Subsidence Prediction Based on the Application of Modified Wavelet Neural Network
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摘要 针对BP神经网络预测方法的稳定性较差,提出运用增加动量项的小波神经网络方法,进行沉降预测,并选出最优的隐含层节点数目,结合某高铁路基沉降监测数据进行实验分析。实验表明,该方法实际可行,稳定性较好并且预测精度高。 In view of the poor stability of the BP neural net- work prediction, the paper puts forward the method of applying the wavelet neural network with added momentum to the subsid- ence prediction and electing out the optimal number of hidden layer notes. And it further conductes the experimental analysis combining with the subsidence data of some highway subgrade, the results of which show that the method have high stability and prediction precision.
出处 《测绘地理信息》 2013年第6期27-29,共3页 Journal of Geomatics
关键词 BP神经网络 小波神经网络 增加动量项 沉降预测 BP neural network wavelet neural network add- ed momentum subsidence prediction
作者简介 丁鸽,硕士生,主要研究工程测量与工程变形监测等。E—mail:645474779@qq.com
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