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摘要:
针对灰色模型在测量数据波动较大时预测精度下降的缺陷,本文提出了采用小波分析与粒子群算法优化后的BP神经网络对灰色模型进行优化,生成了基于小波分析和粒子群算法优化的灰色神经网络预测模型.并使用青岛市航运中心的沉降观测数据对优化后的灰色模型进行精度验证,证明优化后的模型的预测精度相比于传统的灰色模型与经过小波降噪后的灰色模型,预测精度有了进一步提高.
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文献信息
篇名 小波分析与粒子群算法优化的灰色神经网络模型
来源期刊 测绘与空间地理信息 学科 地球科学
关键词 小波去噪 灰色模型 粒子群-BP神经网络 沉降
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 测绘工程
研究方向 页码范围 219-221,224
页数 4页 分类号 P25|TU196
字数 2259字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘晓建 山东科技大学测绘科学与工程学院 3 10 2.0 3.0
2 于小娟 山东科技大学测绘科学与工程学院 3 4 1.0 1.0
3 张明精 山东科技大学测绘科学与工程学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
小波去噪
灰色模型
粒子群-BP神经网络
沉降
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘与空间地理信息
月刊
1672-5867
23-1520/P
大16开
哈尔滨市南岗区测绘路32号
14-5
1978
chi
出版文献量(篇)
11361
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46
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