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基于熵值法定权的组合模型在变形预测中的应用

Application of Combined Model Based on Entropy Method in Deformation Prediction
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摘要 本文在介绍新陈代谢GM(1,1)、BP神经网络、卡尔曼滤波等三种单一的预测模型的基础上建立了基于熵值法定权的组合模型,通过实验分别对单一模型和组合模型进行分析和论证。实验结果表明:基于熵值法定权的组合模型预测精度要比单一的预测模型进度有所提高,为高精度变形预测又提供了一种新的行之有效的方法。 Based on the three kinds of single prediction models,such as metabolic GM (Kalman filter,this paper establishes a combination model based on entropy method. By experiment,the single model and the combined model are analyzed respectively. The experimental results ^how that the pcombined model ba^ed on the entropy method is higher than that of the single predictionmethod is proposed for the high precision deformation prediction.
出处 《北京测绘》 2018年第1期5-9,共5页 Beijing Surveying and Mapping
关键词 新陈代谢GM(1 1)BP神经网络 卡尔曼滤波 熵值法定权 组合模型 metabolism GM (1,1 ) BP neural network kalman filter entropy law combined model
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