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摘要:
为提高变形监测数据预测的精度与可靠性,尝试将小波分析与人工神经网络相结合的小波神经网络应用于变形监测数据处理,并且将用此种方法与其他预测方法得出的结果进行比较,得出结论:小波神经网络用于变形监测数据处理可以得到更好的预测效果.
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文献信息
篇名 变形监测数据的小波神经网络预测方法
来源期刊 大地测量与地球动力学 学科 工学
关键词 变形监测 小波分析 人工神经网络 小波神经网络 变形预测
年,卷(期) 2007,(4) 所属期刊栏目 理论方法研究
研究方向 页码范围 47-50
页数 4页 分类号 TD173
字数 3226字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-5942.2007.04.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 潘国荣 同济大学测量与国土信息工程系 112 1673 23.0 37.0
5 谷川 同济大学测量与国土信息工程系 40 601 15.0 23.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (45)
共引文献  (160)
参考文献  (9)
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引证文献  (65)
同被引文献  (195)
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2020(12)
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研究主题发展历程
节点文献
变形监测
小波分析
人工神经网络
小波神经网络
变形预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大地测量与地球动力学
月刊
1671-5942
42-1655/P
大16开
武昌洪山侧路40号
38-194
1981
chi
出版文献量(篇)
4168
总下载数(次)
6
总被引数(次)
34475
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