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摘要:
应用相空间重构技术将一维沉降量时序数据映射到高维空间,将重构后的样本数据作为神经网络的输入数据,得出的高精度结果证实了基于相空间重构的BP神经网络模型是有效可行的.
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关键词热度
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文献信息
篇名 时序驱动的BP模型对基坑周围沉降预测研究
来源期刊 山西建筑 学科 工学
关键词 沉降量 预测精度 相空间重构 BP神经网络
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目 岩土工程·地基基础
研究方向 页码范围 65-66
页数 2页 分类号 TU753
字数 1783字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-6825.2018.03.035
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 王勇 3 7 2.0 2.0
2 李海鹏 2 3 1.0 1.0
3 胡锦伟 3 3 1.0 1.0
4 侯国伟 1 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
沉降量
预测精度
相空间重构
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
山西建筑
半月刊
1009-6825
14-1279/TU
大16开
山西省太原市
22-105
1975
chi
出版文献量(篇)
93095
总下载数(次)
236
总被引数(次)
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