基于RBF神经网络的水闸垂直位移时间序列预测模型

• 作者: 孙宏巍 曹欣荣 楼章华
• 来源期刊: 三峡大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 水闸垂直位移 RBF神经网络 时间序列 预测模型 神经网络工具箱
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 17-19
• 分类号: TV66
• 字数: 1696字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-948X.2010.05.004

摘要

水闸垂直位移是水闸安全的重要特征之一.针对传统水闸垂直位移预测模型的不足,提出了基于RBF神经网络的时间序列预测模型,该模型克服了传统模型容易陷入局部极小和运算迭代量大的缺点,有效地提高学习速度,使得预测精度大大提高.利用Matlab的RBF神经网络工具箱建立了垂直位移时间序列预测模型,并应用于实际工程中,取得了较高的拟合预报精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	楼章华	浙江大学建筑工程学院	105	1751	23.0	38.0
2	孙宏巍	湖州市环湖大堤管理所	4	3	1.0	1.0
3	曹欣荣		5	25	3.0	5.0