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小波神经网络在桥梁变形预测中的应用
被引量:
16
1
作者
吴杰
余腾
+2 位作者
郭冰
刘守桩
颜军
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2017年第11期74-79,共6页
针对BP网络容易导致局部极小、不收敛的问题,提出了用小波神经网络拟合并预测大桥位移与其原因之间非线性关系的方法。提出了小波神经网络隐含层节点数的确定方法,该法可以确定网络隐含层最优节点数;小波神经网络具有良好的局部特性、...
针对BP网络容易导致局部极小、不收敛的问题,提出了用小波神经网络拟合并预测大桥位移与其原因之间非线性关系的方法。提出了小波神经网络隐含层节点数的确定方法,该法可以确定网络隐含层最优节点数;小波神经网络具有良好的局部特性、较强的学习能力和任意函数逼近能力,实现了大桥变形的精确拟合及预测。实测结果表明:所提算法经过训练不仅可以准确拟合大桥位移曲线,而且预测精度较高,各项指标均优于BP网络。
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关键词
小波神经网络
桥梁变形
预测
网络结构
网络权值
原文传递
题名
小波神经网络在桥梁变形预测中的应用
被引量:
16
1
作者
吴杰
余腾
郭冰
刘守桩
颜军
机构
宿迁学院建筑工程学院
出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2017年第11期74-79,共6页
基金
江苏省高校自然科学研究项目(13KJB420004)
宿迁市指令性科研项目(S2010010)
宿迁学院第五批精品课程项目
文摘
针对BP网络容易导致局部极小、不收敛的问题,提出了用小波神经网络拟合并预测大桥位移与其原因之间非线性关系的方法。提出了小波神经网络隐含层节点数的确定方法,该法可以确定网络隐含层最优节点数;小波神经网络具有良好的局部特性、较强的学习能力和任意函数逼近能力,实现了大桥变形的精确拟合及预测。实测结果表明:所提算法经过训练不仅可以准确拟合大桥位移曲线,而且预测精度较高,各项指标均优于BP网络。
关键词
小波神经网络
桥梁变形
预测
网络结构
网络权值
Keywords
wavelet neural network
bridge deformation
forecasting
network structure
networkweight volume
分类号
TU196.1 [建筑科学—建筑理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
小波神经网络在桥梁变形预测中的应用
吴杰
余腾
郭冰
刘守桩
颜军
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2017
16
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