中国矿业
中國礦業
중국광업
CHINA MINING MAGAZINE
2010年
7期
77-79
,共3页
小波神经网路%边坡变形%变形预测
小波神經網路%邊坡變形%變形預測
소파신경망로%변파변형%변형예측
为了提高边坡位移变形监测数据预测的精度和可靠性,建立了基于改进BP算法的小波神经网络预测模型.以水厂铁矿GPS边坡监测数据为样本,通过编制Matlab小波神经网络程序进行训练和预测.结果表明,小波神经网络预测模型有良好的函数逼近能力及容错能力.因此,该预测模型在非线性时间序列预测中,具有高精度性和可靠性.
為瞭提高邊坡位移變形鑑測數據預測的精度和可靠性,建立瞭基于改進BP算法的小波神經網絡預測模型.以水廠鐵礦GPS邊坡鑑測數據為樣本,通過編製Matlab小波神經網絡程序進行訓練和預測.結果錶明,小波神經網絡預測模型有良好的函數逼近能力及容錯能力.因此,該預測模型在非線性時間序列預測中,具有高精度性和可靠性.
위료제고변파위이변형감측수거예측적정도화가고성,건립료기우개진BP산법적소파신경망락예측모형.이수엄철광GPS변파감측수거위양본,통과편제Matlab소파신경망락정서진행훈련화예측.결과표명,소파신경망락예측모형유량호적함수핍근능력급용착능력.인차,해예측모형재비선성시간서렬예측중,구유고정도성화가고성.
