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基于扰动的加速神经网络模型及其应用
1
作者
金光球
汪莲
+1 位作者
曹明宏
周玉良
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第10期1330-1333,共4页
针对BP算法收敛速度慢且存在局部极小值的问题,提出了基于扰动的加速神经网络DABP模型;研究结果表明,DABP模型提高了网络的收敛速度和计算精度,增强了全局搜索能力,达到了加速神经网络的训练效果,并提高了网络的预测能力。
关键词
BP神经网络
扰动
收敛速度
全局搜索
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职称材料
遗传门限自回归模型的改进及其应用
2
作者
金光球
汪莲
+2 位作者
王宗志
徐金
曹明宏
《长江科学院院报》
CSCD
北大核心
2006年第2期31-34,共4页
针对门限自回归模型在实际应用过程中预测效果差于拟合效果的情况,对门限自回归模型作了改进,即:在对时序x(i)拟合和预测时,AR式靠近i半个周期的观测值用门限自回归模型的拟合和预测的计算值代替;为了清晰直观地确定出延迟步数及门限区...
针对门限自回归模型在实际应用过程中预测效果差于拟合效果的情况,对门限自回归模型作了改进,即:在对时序x(i)拟合和预测时,AR式靠近i半个周期的观测值用门限自回归模型的拟合和预测的计算值代替;为了清晰直观地确定出延迟步数及门限区间AR模型的阶数,提出了通过绘制自相关系数图来确定。实例表明,该改进方法提高了遗传门限自回归模型的稳定性和实用性,模型在大坝安全位移监测预报中得到了成功的应用。
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关键词
遗传算法
门限自回归模型
大坝
安全监测
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职称材料
基于遗传算法的双线性模型在大坝安全监测预报中的应用
3
作者
汪莲
金光球
曹明宏
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期467-470,共4页
文章提出了实用自相关系数图确定双线性模型的自回归项,应用了基于遗传算法的一套建模方法。通过实例表明,由于双线性模型实际拟合和预测过程中产生的残差信息进行反馈矫正,保证了模型高的拟合精度和稳健的预测性能,与门限自回归模型比...
文章提出了实用自相关系数图确定双线性模型的自回归项,应用了基于遗传算法的一套建模方法。通过实例表明,由于双线性模型实际拟合和预测过程中产生的残差信息进行反馈矫正,保证了模型高的拟合精度和稳健的预测性能,与门限自回归模型比较,双线性模型比门限自回归模型具有更好的预测精度。
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关键词
大坝安全监测
预报
双线性模型
遗传算法
自相关系数
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职称材料
题名
基于扰动的加速神经网络模型及其应用
1
作者
金光球
汪莲
曹明宏
周玉良
机构
合肥工业大学土木建筑工程学院
安徽鸿路钢结构有限公司
出处
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第10期1330-1333,共4页
文摘
针对BP算法收敛速度慢且存在局部极小值的问题,提出了基于扰动的加速神经网络DABP模型;研究结果表明,DABP模型提高了网络的收敛速度和计算精度,增强了全局搜索能力,达到了加速神经网络的训练效果,并提高了网络的预测能力。
关键词
BP神经网络
扰动
收敛速度
全局搜索
Keywords
back-propagation neural network
disturbance
speed of convergence
global search
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TV697.13 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
遗传门限自回归模型的改进及其应用
2
作者
金光球
汪莲
王宗志
徐金
曹明宏
机构
河海大学水利水电工程学院
合肥工业大学土木建筑工程学院
安徽鸿路钢结构有限公司
出处
《长江科学院院报》
CSCD
北大核心
2006年第2期31-34,共4页
文摘
针对门限自回归模型在实际应用过程中预测效果差于拟合效果的情况,对门限自回归模型作了改进,即:在对时序x(i)拟合和预测时,AR式靠近i半个周期的观测值用门限自回归模型的拟合和预测的计算值代替;为了清晰直观地确定出延迟步数及门限区间AR模型的阶数,提出了通过绘制自相关系数图来确定。实例表明,该改进方法提高了遗传门限自回归模型的稳定性和实用性,模型在大坝安全位移监测预报中得到了成功的应用。
关键词
遗传算法
门限自回归模型
大坝
安全监测
Keywords
genetic algorithm
threshold auto-regressive model
darn
security supervision
分类号
TV698.11 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
基于遗传算法的双线性模型在大坝安全监测预报中的应用
3
作者
汪莲
金光球
曹明宏
机构
合肥工业大学土木建筑工程学院
河海大学水利水电工程学院
安徽鸿路钢结构有限公司
出处
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期467-470,共4页
文摘
文章提出了实用自相关系数图确定双线性模型的自回归项,应用了基于遗传算法的一套建模方法。通过实例表明,由于双线性模型实际拟合和预测过程中产生的残差信息进行反馈矫正,保证了模型高的拟合精度和稳健的预测性能,与门限自回归模型比较,双线性模型比门限自回归模型具有更好的预测精度。
关键词
大坝安全监测
预报
双线性模型
遗传算法
自相关系数
Keywords
dam security monitoring
forecast
bilinear time series model
genetic algorithm
auto correlation coefficient
分类号
N945.16 [自然科学总论—系统科学]
TV698.1 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于扰动的加速神经网络模型及其应用
金光球
汪莲
曹明宏
周玉良
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2005
0
在线阅读
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职称材料
2
遗传门限自回归模型的改进及其应用
金光球
汪莲
王宗志
徐金
曹明宏
《长江科学院院报》
CSCD
北大核心
2006
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于遗传算法的双线性模型在大坝安全监测预报中的应用
汪莲
金光球
曹明宏
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006
0
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职称材料
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