水电自动化与大坝监测
水電自動化與大壩鑑測
수전자동화여대패감측
HYDROPOWER AUTOMATION AND DAM MORNITORING
2006年
4期
62-65
,共4页
大坝安全监控%BP神经网络%数值优化%0.618分割选取%自相关修正
大壩安全鑑控%BP神經網絡%數值優化%0.618分割選取%自相關脩正
대패안전감공%BP신경망락%수치우화%0.618분할선취%자상관수정
针对经典BP神经网络运行中存在的缺陷,提出了改进的BP神经网络,不仅解决了经典BP网络易陷入局部最小的弊端,而且应用的0.618分割选取法能使网络快速找到较优隐含层节点数,初始权值的自相关修正进一步提高了网络的稳定性.实际应用证明,改进的BP神经网络有效提高了网络质量,适合大型网络的构建与训练.
針對經典BP神經網絡運行中存在的缺陷,提齣瞭改進的BP神經網絡,不僅解決瞭經典BP網絡易陷入跼部最小的弊耑,而且應用的0.618分割選取法能使網絡快速找到較優隱含層節點數,初始權值的自相關脩正進一步提高瞭網絡的穩定性.實際應用證明,改進的BP神經網絡有效提高瞭網絡質量,適閤大型網絡的構建與訓練.
침대경전BP신경망락운행중존재적결함,제출료개진적BP신경망락,불부해결료경전BP망락역함입국부최소적폐단,이차응용적0.618분할선취법능사망락쾌속조도교우은함층절점수,초시권치적자상관수정진일보제고료망락적은정성.실제응용증명,개진적BP신경망락유효제고료망락질량,괄합대형망락적구건여훈련.
