矿山测量
礦山測量
광산측량
MINE SURVEYING
2014年
1期
92-95
,共4页
观测站%数据修复%人工神经网络
觀測站%數據脩複%人工神經網絡
관측참%수거수복%인공신경망락
为验证人工神经网络方法是否可以用于观测站缺失数据修复:通过相邻时间观测数据,利用BP、RBF神经网络分别进行了缺失最大下沉数据、连续数据缺失(本论文为3个)两个方案进行了数据修复实验;通过与实测数据进行对比分析,证明BP、RBF网络都可以用于观测站缺失数据的修复工作,其预测精度随着缺失数据增加而降低.
為驗證人工神經網絡方法是否可以用于觀測站缺失數據脩複:通過相鄰時間觀測數據,利用BP、RBF神經網絡分彆進行瞭缺失最大下沉數據、連續數據缺失(本論文為3箇)兩箇方案進行瞭數據脩複實驗;通過與實測數據進行對比分析,證明BP、RBF網絡都可以用于觀測站缺失數據的脩複工作,其預測精度隨著缺失數據增加而降低.
위험증인공신경망락방법시부가이용우관측참결실수거수복:통과상린시간관측수거,이용BP、RBF신경망락분별진행료결실최대하침수거、련속수거결실(본논문위3개)량개방안진행료수거수복실험;통과여실측수거진행대비분석,증명BP、RBF망락도가이용우관측참결실수거적수복공작,기예측정도수착결실수거증가이강저.
