地表下沉系数选取的LWPSO-BP方法研究

• 作者: 刘文生 张飞 方书山 霍志国
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群 BP神经网络 线性下降惯性权重 地表下沉系数 选取研究
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 128-130
• 页数: 3页
• 分类号: TD325|TP183
• 语种: 中文

摘要

针对BP神经网络自身收敛速度慢、容易陷入局部极小点的缺点,本文以线性下降惯性权重粒子群优化算法(LLWPSO)为前处理器,优化BP网络的权值和阈值,利用实测资料数据,建立LWPSO-BP的地表下沉系数预计模型,并同普通BP模型预计结果对比结果表明:LWPSO-BP神经网络不仅训练速度快,而且预测精度明显提高,该模型对地表下沉系数选取具有一定的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘文生	辽宁工程技术大学土木与交通学院	51	551	14.0	21.0
2	张飞	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	17	74	5.0	8.0
3	方书山	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	2	13	2.0	2.0
4	霍志国	辽宁工程技术大学土木与交通学院	2	10	2.0	2.0