基于小波滤波的神经网络变形预测

• 作者: 徐亚明 李建虎 李维付 郭波
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 小波滤波 BP神经网络 变形预测模型 发展速度
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 测绘工程
• 页码范围: 132-135
• 页数: 4页
• 分类号: P258
• 字数: 2437字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2009.03.045

摘要

运用小波滤波的的优越性,消除数据噪声,使数据更加的接近真实的数据和更具规律性,有利于我们对数据发展趋势的预测.对消噪后的数据,利用BP神经网络强大的学习能力建立预测网络.在建立网络时,输入样本为监测k时段序列k和第k-1时段变形量与再k-2时段变形量之差组成的二维向量,目标样本为小波滤波后的变形量.并与GM(1,1)模型和回归模型进行了对比.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭波	武汉大学测绘学院	8	51	3.0	7.0
2	徐亚明	武汉大学测绘学院	73	499	13.0	18.0
3	李维付	武汉大学测绘学院	4	5	2.0	2.0
4	李建虎	武汉大学测绘学院	7	30	3.0	5.0