基于遗传神经网络的非等时距加权灰色线性组合模型在变形监测中的应用
针对非等时距以及BP神经网络会陷入局部极小值的问题,本文提出了基于非等时距加权灰色组合GA-BP模型的新方法.首先对原始变形监测数据采用非等时距的加权灰色组合线性模型处理,然后利用处理后的数据求出残差进而建立GA-BP神经网络模型进行残差修正.通过对比非等时距GM(1,1)以及非等时距加权灰色线性组合模型的结果,发现基于非等加权灰色线性组合GA-BP神经网络模型可以有效地提高模型精度,具有一定的应用价值.
变形监测、非等时距、GA-BP神经网络、残差修正、加权灰色线性组合模型
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O141.4(数理逻辑、数学基础)
国家自然科学基金;广西空间信息与测绘重点实验室项目;广西空间信息与测绘重点实验室项目;江西省教育厅科技项目
2016-01-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
55-59,65