基于小生境等维BP神经网络的沉降预报

• 作者: 何科敏
• 来源期刊: 城市勘测
• 学科: 工学
• 关键词: 小生境 等维 BP神经网络 沉降预报
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 测绘工程
• 页码范围: 132-134
• 页数: 3页
• 分类号: TU196
• 字数: 2610字
• 语种: 中文

摘要

针对传统BP神经网络全局优化能力低、无法学习的缺陷,引入遗传算法中的小生境技术,研究了基于小生境等维BP神经网络模型,同时利用MATLAB进行编程实现。该模型的核心思想是借助小生境遗传算法优化神经网络的连接权和阈值,进而提高了等维BP神经网络模型的全局优化能力,改善了模型的收敛性。结合宁波某大楼沉降监测实例,利用小生境等维BP神经网络、GM(1,1)模型、等维BP神经网络模型分别对沉降数据建模预测,结果表明,小生境等维BP神经网络模型更加符合实际情况、预测效果更佳。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何科敏		5	1	1.0	1.0