水电能源科学
水電能源科學
수전능원과학
INTERNATIONAL JOURNAL HYDROELECTRIC ENERGY
2011年
8期
109-111,89
,共4页
小波神经网络%滑坡%深部位移%预测
小波神經網絡%滑坡%深部位移%預測
소파신경망락%활파%심부위이%예측
针对滑坡位移监测较为复杂的问题,基于福利院滑坡处水文地质工程地质条件,将BP小波神经网络预测模型引入滑坡变形监测预报中,预测了福利院滑坡变形趋势,并与BP神经网络的预测结果做了比较.结果表明,BP小波神经网络预测结果明显优于Bp神经网络,且训练次数大幅减少、自适应能力强、预测精度高.
針對滑坡位移鑑測較為複雜的問題,基于福利院滑坡處水文地質工程地質條件,將BP小波神經網絡預測模型引入滑坡變形鑑測預報中,預測瞭福利院滑坡變形趨勢,併與BP神經網絡的預測結果做瞭比較.結果錶明,BP小波神經網絡預測結果明顯優于Bp神經網絡,且訓練次數大幅減少、自適應能力彊、預測精度高.
침대활파위이감측교위복잡적문제,기우복리원활파처수문지질공정지질조건,장BP소파신경망락예측모형인입활파변형감측예보중,예측료복리원활파변형추세,병여BP신경망락적예측결과주료비교.결과표명,BP소파신경망락예측결과명현우우Bp신경망락,차훈련차수대폭감소、자괄응능력강、예측정도고.
