小波神经网络在高陡边坡位移预测中的应用

• 作者: 代翼飞 李元松 李新平 田昌贵 陈清运
• 来源期刊: 武汉工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络 高陡边坡 位移预测
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 38-42
• 分类号: TU452
• 字数: 3592字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-2869.2010.09.011

摘要

阐述小波神经网络模型法的基本原理与程序实施步骤,探讨了高陡边坡监测数据与小波神经网络间的联系,建立了基于小波神经元网络的高陡边坡预报模型.以工程实例为背景,对高陡边坡位移进行预测预报,并与其它方法对比分析.研究表明:小波神经网络具有较好的函数逼近能力和容错能力,经过选取恰当的网络参数,较少的级数项组成的小波神经网络就能达到良好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李新平	武汉理工大学土木与建筑学院	94	1136	19.0	30.0
2	陈清运	武汉工程大学环境与城建学院	28	136	6.0	10.0
3	李元松	武汉工程大学环境与城建学院	47	239	8.0	14.0
4	代翼飞	武汉理工大学土木与建筑学院	11	220	7.0	11.0
5	田昌贵	武汉工程大学环境与城建学院	11	107	5.0	10.0