基于粒子群算法的小波神经网络应用与研究

小波神经网络(WNN)结合了小波良好的时频局域化性质和传统神经网络自学习功能,因而使得小波网络具有较强的逼近和容错能力,并具有良好的收敛性和鲁棒性。然而其网络收敛速度慢、搜索成功率低及易陷入局部极小值等缺点使得传统的小波神经网络难以得到广泛应用。本文介绍一种基于粒子群(PSO)算法的小波神经网络,其通过利用种群间信息共享进行寻优,以获得结构化的神经网络,克服传统小波网络的诸多缺点,取得了良好的效果。

基于自回归分布滞后模型的地面沉降预测

地面沉降与地下水水位变化不同步,且地面下沉受自身影响较大,建立滞后作用下地面沉降预测模型,以某地区地面沉降为例进行模拟试验,并探讨模型拟合效果与预测精度。结果表明,自回归分布滞后模型的拟合效果较好,预测精度较高,可以用到地面沉降量计算中。

三维激光扫描在文物建筑测绘中的应用

本文主要研究了三维激光扫描在文物建筑测绘中的应用,分析了文物建筑测绘与三维激光扫描的概况,介绍了其工作流程、存在的误差与问题,通过研究,旨在实现文物建筑测绘的全方位保护。

利用粒子群算法的小波神经网络探讨

小波神经网络(WNN)具有较强的逼近和容错能力,并具有良好的收敛性和鲁棒性。然而其网络收敛速度慢、搜索成功率低和易陷入局部极小值等缺点使得传统的小波神经网络难以得到广泛应用。本文介绍一种基于粒子群(PSO)算法的小波神经网络,其通过利用种群间信息共享进行寻优,以获得结构化的神经网络,克服了传统小波网络的诸多缺点,结合工程实例,检验了其具有较好的适用性和可靠性。