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开采沉陷反分析的神经网络方法研究被引量：10: 1; 作者王卫华丁德馨《南华大学学报（理工版）》 2001年第1期10-14,共5页; 建立了沉陷反分析的神经网络模型 ,并用基于正交试验获得的训练样本对网络进行学习 ,以此训练好的神经网络模型来描述岩体力学参数与开采沉陷之间的关系 ,利用反演结果 ,建立拉格朗日快速计算法 (FLAC)模型 ,对地表沉陷进行预测。; 关键词开采沉陷沉陷反分析误差反传神经网络采程工程; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BP网络的空气污染指数预报研究被引量：27: 2; 作者周秀杰苏小红袁美英《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期582-585,共4页; 为了研究对空气污染进行预报的更有效方法,从气象学角度对各种污染物和气象因素进行了分析,在确定了空气污染指数影响因子基础上,综合考虑BP网络的逼近能力和泛化能力,提出了空气污染指数BP网络预报模型,并进行了对比预报检验.结果表明... 展开更多; 关键词 BP网络空气污染指数气象学误差反传神经网络空气污染预报; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于极限学习机的脉动风速快速预测方法被引量：6: 3; 作者李春祥迟恩楠李正农《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期1719-1723,共5页; 提出基于极限学习机(ELM)的脉动风速预测新模型.运用自回归滑动平均模型生成脉动风速数据库,并将其分为训练集和测试集.采用ELM对训练集进行学习训练,建立回归模型,从而实现对测试集风速的泛化预测.经与基于粒子群优化(PSO)的混合核函... 展开更多; 关键词极限学习机脉动风速预测最小二乘支持向量机误差反传神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料