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针对地基干涉雷达露天矿矿区边坡地面灾害监测中影响因素众多且关系复杂的特点,将GA-BP算法应用于GB-SAR形变监测效能分析中。将GB-SAR扫描坡度、扫描坡向以及雷达回波强度3个因子作为神经网络的输入,边坡监测区域实测获取的单位面积上具有形变信息的点个数作为输出,并利用皮尔逊相关系数法分析各影响因素同监测效能的相关性质和相关程度。结果表明,该算法适用于地基干涉雷达的监测效能分析,且具有一定的有效性和优越性。 相似文献
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人工神经网络是一门新兴的交叉学科，是处理非线性问题的有效方法。本文把影响地下水位的因素集作为网络的输入向量，地下水位本身作为网络的输出向量，构成了预测地下水位的ＢＰ网络模型。一个实例的应用实践表明，用ＢＰ网络预测地下水位较准确地反映了客观实际，比其它方法如回归模型具有较高的拟合精度和预测精度。 相似文献
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本文采用关联维的计算方法,对四川西部道孚6.9级地震和青海共和6.9级地震过程中的垂直地形变序列分维数进行了计算,得到了如下初步结论和认识:(1)上述两震区远场地形变序列分维数为0.63～0.73,而近场(震中区)序列分维数为0.12～0.49,近场出现明显的降维现象;(2)孕震期间地形变观测序列分维数为0.32～0.46,而震后时期则为0.72～0.85,孕震过程中地形变序列存在明显的降维现象。 相似文献
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刘忠豹 《大地测量与地球动力学》2019,39(5):528-532
提出自适应粒子群神经网络（ADPPSO-BP）算法，并加入自适应变异算子，提高粒子跳出局部搜索的能力，实现对坝体位移的精准预测。以丰满大坝为例进行验证，建立PSO-BP（粒子群神经网络）、LPSO-BP（线性粒子群神经网络）、改进ADPPSO-BP（改进自适应粒子群神经网络）3种模型，对大坝进行变形预测。结果表明，ADPPSO-BP预测误差最小。 相似文献
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为解决多输出边坡变形预测问题,提高预测模型的精度及计算效率,提出基于多输出相关向量机（MRVM）的边坡变形预测新模型。通过将标准RVM的单输出功能拓展到多维输出功能的方式建立MRVM,并利用PSO算法优化其参数。以某大型干坞边坡变形为例,基于MRVM建立边坡坡顶水平变形与沉降变形预测模型,并对其精度及计算效率进行分析。实验结果表明,MRVM的精度高于BP 神经网络、支持向量机（SVM）、RVM,证实拓展RVM所采用的方法可行,并具有较好的边坡预测精度;MRVM的计算时间远小于BP 神经网络、支持向量机（SVM）、RVM,具有较高的计算效率,并简化了建模程序,实现了对边坡的多个变形量进行同时预测。 相似文献