偏最小二乘法与神经网络耦合的大坝监测模型

• 作者: 吕蓓蓓 杨远斐
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 工学
• 关键词: 大坝变形监测模型 偏最小二乘法 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 水利水电工程
• 页码范围: 84-85,89
• 页数: 3页
• 分类号: TV698.2
• 字数: 2415字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2013.03.028

摘要

针对人工神经网络在大坝变形监测模型应用中所出现的收敛慢和稳定性差等问题,提出了偏最小二乘法与人工神经网络耦合的大坝变形监测模型,提高了神经网络的学习速率和稳定性.首先运用偏最小二乘法对多维自变量进行主成分提取和降维处理,解决了变量之间的多重相关问题,而后把降维的数据输入神经网络进行训练.对比实例应用结果表明,偏最小二乘神经网络耦合模型的拟合速度和精度都高于传统的神经网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕蓓蓓	河海大学水利水电学院	4	35	2.0	4.0
5	杨远斐	河海大学水利水电学院	3	18	1.0	3.0