地理空间信息
地理空間信息
지리공간신식
GEOSPATIAL INFORMATION
2012年
2期
152-154
,共3页
变形监测%人工神经网络%BP模型
變形鑑測%人工神經網絡%BP模型
변형감측%인공신경망락%BP모형
在前人工作的基础上,针对传统神经网络存在收敛速度慢、易限于局部极小等问题,提出了几点改进措施,并将其应用到某水库土石坝变形观测资料的分析中,分析成果表明,改进的神经网络可以克服传统神经网络的缺点,很好地剔除粗差,使预测的精度和学习效率都有明显提高;充分证明了这一理论具有很强的实用性。
在前人工作的基礎上,針對傳統神經網絡存在收斂速度慢、易限于跼部極小等問題,提齣瞭幾點改進措施,併將其應用到某水庫土石壩變形觀測資料的分析中,分析成果錶明,改進的神經網絡可以剋服傳統神經網絡的缺點,很好地剔除粗差,使預測的精度和學習效率都有明顯提高;充分證明瞭這一理論具有很彊的實用性。
재전인공작적기출상,침대전통신경망락존재수렴속도만、역한우국부겁소등문제,제출료궤점개진조시,병장기응용도모수고토석패변형관측자료적분석중,분석성과표명,개진적신경망락가이극복전통신경망락적결점,흔호지척제조차,사예측적정도화학습효솔도유명현제고;충분증명료저일이론구유흔강적실용성。
