基于Kalman滤波的BP神经网络方法在大坝变形预测中的应用

• 作者: 孔令杰 李捷斌
• 来源期刊: 大地测量与地球动力学
• 学科: 地球科学
• 关键词: Kalman滤波 BP神经网络 泛化能力 预测 模型误差
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 理论方法研究
• 页码范围: 124-126
• 页数: 3页
• 分类号: P203
• 字数: 1612字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5942.2009.04.027

摘要

基于卡尔曼滤波的BP神经网络方法,对大坝变形观测数据进行滤波处理,用滤波后的数据参与BP网络的训练,使网络具有动态特性,减小了神经网络陷入局部极小值的可能性,提高了神经网络的泛化能力.实例证明,该方法具有很高的预测精度和较强的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孔令杰	长安大学地质工程与测绘工程学院	5	84	4.0	5.0
5	李捷斌	长安大学地质工程与测绘工程学院	2	46	2.0	2.0