遗传小波神经网络在变形预报中的应用

• 作者: 张冠宇 李宗春 杨振 薛志宏 邓勇
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 工学
• 关键词: 变形预报 遗传算法 小波神经网络 遗传小波神经网络 稳定性 有效区间
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 183-186
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

目前常用的变形预报方法有BP人工神经网络和小波神经网络,但是都存在收敛速度慢且易受局部极值的影响.针对这两种算法的不足,本文利用遗传算法的全局寻优特性,将遗传算法与小波神经网络结合,形成遗传小波神经网,将其应用于变形预报,取得了良好的效果；并将算法的预报精度、稳定性、有效区间及运算时间作为评价算法优劣的4个标准,对BP神经网络、小波神经网络及遗传小波神经网络进行对比,结果表明遗传小波神经网络具有明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李宗春	信息工程大学测绘学院	64	498	14.0	20.0
2	张冠宇	信息工程大学测绘学院	12	69	5.0	8.0
3	杨振	信息工程大学测绘学院	14	83	6.0	8.0
4	邓勇	信息工程大学测绘学院	12	59	5.0	7.0
5	薛志宏	信息工程大学测绘学院	12	144	7.0	12.0