计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
19期
225-229
,共5页
王博%商岸帆%郭晨%罗超%罗文浪
王博%商岸帆%郭晨%囉超%囉文浪
왕박%상안범%곽신%라초%라문랑
基坑变形%工程安全%预测研究%小波神经网络%参数优化
基坑變形%工程安全%預測研究%小波神經網絡%參數優化
기갱변형%공정안전%예측연구%소파신경망락%삼수우화
针对一般小波神经网络存在的学习时间长,网络预测精度低的问题,提出了对网络输入层权值初始值进行归一化处理的优化方法,改进了原有小波神经网络.将改进后的模型应用于某市轨道交通1号线珠江路站深基坑水平变形预测中.监测结果表明,网络输出值与实测值吻合很好,优化后的小波神经网络收敛速度也更快;同时随着大量最新的监测数据输入到网络中学习,将使深基坑水平变形预测更加精确.
針對一般小波神經網絡存在的學習時間長,網絡預測精度低的問題,提齣瞭對網絡輸入層權值初始值進行歸一化處理的優化方法,改進瞭原有小波神經網絡.將改進後的模型應用于某市軌道交通1號線珠江路站深基坑水平變形預測中.鑑測結果錶明,網絡輸齣值與實測值吻閤很好,優化後的小波神經網絡收斂速度也更快;同時隨著大量最新的鑑測數據輸入到網絡中學習,將使深基坑水平變形預測更加精確.
침대일반소파신경망락존재적학습시간장,망락예측정도저적문제,제출료대망락수입층권치초시치진행귀일화처리적우화방법,개진료원유소파신경망락.장개진후적모형응용우모시궤도교통1호선주강로참심기갱수평변형예측중.감측결과표명,망락수출치여실측치문합흔호,우화후적소파신경망락수렴속도야경쾌;동시수착대량최신적감측수거수입도망락중학습,장사심기갱수평변형예측경가정학.
