岩石力学与工程学报
巖石力學與工程學報
암석역학여공정학보
CHINESE JOURNAL OF ROCK MECHANICS AND ENGINEERING
2005年
10期
1751-1757
,共7页
水利工程%动力解耦%神经网络优化%预测模型%冗余Haar小波变换%最优脑外科医生技术
水利工程%動力解耦%神經網絡優化%預測模型%冗餘Haar小波變換%最優腦外科醫生技術
수리공정%동력해우%신경망락우화%예측모형%용여Haar소파변환%최우뇌외과의생기술
针对提高神经网络对大坝变形的预测能力,在对Murtagh提出的、小波与神经网络相结合的、用于复杂时间序列预测的"三阶段"策略进行改进的基础上,发展了一个解耦子波和优化神经网络优势联合的预测模型.首先,利用冗余Haar小波变换的拟小波包特性提出了基于能量谱主峰重构的动力解耦空间构建技术,并将其替代"三阶段"策略中的第1阶段,从而为神经网络的应用创建了良好的平台;再者,利用最优脑外科医生进行网络结构修剪,建立了神经网络自身优化的"优化-时新窗"技术,并将其替代"三阶段"策略中的第2阶段,从而优化了神经网络的内部环境.改进后的模型增强了对复杂动力系统的适应和处理能力.在大坝变形预测应用中,多个评价指标说明,该模型的性能比"三阶段"策略有显著提高.
針對提高神經網絡對大壩變形的預測能力,在對Murtagh提齣的、小波與神經網絡相結閤的、用于複雜時間序列預測的"三階段"策略進行改進的基礎上,髮展瞭一箇解耦子波和優化神經網絡優勢聯閤的預測模型.首先,利用冗餘Haar小波變換的擬小波包特性提齣瞭基于能量譜主峰重構的動力解耦空間構建技術,併將其替代"三階段"策略中的第1階段,從而為神經網絡的應用創建瞭良好的平檯;再者,利用最優腦外科醫生進行網絡結構脩剪,建立瞭神經網絡自身優化的"優化-時新窗"技術,併將其替代"三階段"策略中的第2階段,從而優化瞭神經網絡的內部環境.改進後的模型增彊瞭對複雜動力繫統的適應和處理能力.在大壩變形預測應用中,多箇評價指標說明,該模型的性能比"三階段"策略有顯著提高.
침대제고신경망락대대패변형적예측능력,재대Murtagh제출적、소파여신경망락상결합적、용우복잡시간서렬예측적"삼계단"책략진행개진적기출상,발전료일개해우자파화우화신경망락우세연합적예측모형.수선,이용용여Haar소파변환적의소파포특성제출료기우능량보주봉중구적동력해우공간구건기술,병장기체대"삼계단"책략중적제1계단,종이위신경망락적응용창건료량호적평태;재자,이용최우뇌외과의생진행망락결구수전,건립료신경망락자신우화적"우화-시신창"기술,병장기체대"삼계단"책략중적제2계단,종이우화료신경망락적내부배경.개진후적모형증강료대복잡동력계통적괄응화처리능력.재대패변형예측응용중,다개평개지표설명,해모형적성능비"삼계단"책략유현저제고.
