基于GA-BP神经网络的非等时距GM（1，1）模型及其应用

• 作者: 吴少华 李鑫
• 来源期刊: 江西测绘
• 关键词: 变形监测 非等时距 GA-BP神经网络 残差修正
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 47-49
• 页数: 3页
• 字数: 1987字
• 语种: 中文

摘要

由于BP神经网络会陷入局部极小值，因此采用GA算法优化BP神经网络。根据灰色模型与GA-BP神经网络的特点，提出了非等时距GM(1，1)GA-BP模型的方法：即先对原始变形监测数据采用非等时距GM(1，1)模型处理，然后利用处理后的数据求出残差进而建立GA-BP神经网络模型进行残差修正。通过对比非等时距GM(1，1)模型的结果，发现非等GM(1，1)的GA-BP神经网络组合模型可以有效的提高模型精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鑫		4	1	1.0	1.0
2	吴少华	东华理工大学测绘工程学院	9	17	3.0	4.0