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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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使用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化和调整,以提高神经网络模型短期预报的精度和稳定性.采用IGS产品中的卫星钟差数据,对SSA-BP神经网络模型、PSO-BP神经网络模型、传统BP神经网络模型及传统二次多项式模型(QP模型)进行实验对比,结果... 相似文献
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介绍了一种新的神经网络权值优化算法——粒子群优（Particle Swarm Optimization，PSO）算法，提出了用粒子群神经网络对非线性系统进行系统辨识的构思。仿真实验结果表明，粒子群算法具有比BP算法更强的非线性系统辨识能力和更好的泛化能力。 相似文献
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针对传统BP神经网络存在的学习速度慢、易陷入局部极值等问题,利用鲸鱼优化算法(WOA)以及狼群算法(WPA)混合优化BP神经网络的权值和阈值,构建WPA-WOA-BP神经网络模型,并对PM2.5浓度进行预测。实验结果证明,WPA-WOA-BP神经网络模型预测稳定性高,可用于PM2.5浓度的预测,且预测精度优于BP神经网络、WPA-BP神经网络和WOA-BP神经网络模型。 相似文献
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分析了水面舰船的SAR成像能力和探测优势。在总结已有的舰船检测方法的基础之上,根据舰船目标在SAR图像中的成像特点,提出了利用BP神经网络实现SAR水面舰船目标识别实验。进一步利用形态学方法对检测结果进行修整,结合已知的SAR图像的像元大小,提取舰船的长度和宽度信息,同时利用原始图像的经纬度内插实现舰船目标中心的定位。结果表明,BP神经网络具有很强的自适应性,在低信噪比的情况下,也能够取得良好的效果。 相似文献
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《山地科学学报》2020,17(8):1860-1873
At present,most researches on the critical rainfall threshold of debris flow initiation use a linear model obtained through regression.With relatively weak fault tolerance,this method not only ignores nonlinear effects but also is susceptible to singular noise samples,which makes it difficult to characterize the true quantization relationship of the rainfall threshold.Besides,the early warning threshold determined by statistical parameters is susceptible to negative samples(samples where no debris flow has occurred),which leads to uncertainty in the reliability of the early warning results by the regression curve.To overcome the above limitations,this study develops a data-driven multiobjective evolutionary optimization method that combines an artificial neural network(ANN) and a multiobjective evolutionary optimization implemented by particle swarm optimization(PSO).Firstly,the Pareto optimality method is used to represent the nonlinear and conflicting critical thresholds for the rainfall intensity I and the rainfall duration D.An ANN is used to construct a dual-target(dual-task) predictive surrogate model,and then a PSO-based multiobjective evolutionary optimization algorithm is applied to train the ANN and stochastically search the trained ANN for obtaining the Pareto front of the I-D surrogate prediction model,which is intended to overcome the limitations of the existing linear regression-based threshold methods.Finally,a double early warning curve model that can effectively control the false alarm rate and negative alarm rate of hazard warnings are proposed based on the decision space and target space maps.This study provides theoretical guidance for the early warning and forecasting of debris flows and has strong applicability. 相似文献
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将深度全连接神经网络引入大坝变形预测领域,结合大坝多源监测数据的训练样本,建立基于深度全连接神经网络的大坝变形预测模型。利用几种常见的深度优化学习算法对模型进行优化训练,通过对比各损失函数的变化曲线选取最优学习算法,进一步构建基于最优学习算法的深度全连接神经网络大坝变形预测模型;最后结合大坝多源监测数据的测试样本对模型进行检验分析,并将预测结果和传统BP神经网络的预测结果进行对比。研究结果表明,本文的深度全连接神经网络模型预测精度高、实用性强,可为大坝安全监控提供参考。 相似文献
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基于神经网络的话务量预测 总被引：2，自引：0，他引：2
话务量具有高度的非线性和时变特性,由于神经网络具有较强的非线性映射等特性,将其运用于非线性的话务量短期预测是非常合适的。以青白江2005年10月的话务量作为预测对象,提出基于BP神经网络和基于Elman神经网络的话务量预测模型,仿真实验表明两种模型对于话务量的短期预测均是可行有效的。经过比较,Elman神经网络训练速度比BP神经网络快很多,更适用于实际应用。 相似文献
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青藏东缘三维Moho界面的位场遗传算法反演 总被引：7，自引：5，他引：2
针对波数域中Parker-Oldenburg位场迭代反演方法中存在向下延拓的问题,提出了利用改进的遗传算法进行三维Moho界面反演的位场遗传反演方法。通过模型试算证明了该方法的有效性和稳定性,并利用该方法反演了青藏高原东缘三维Moho界面的分布。 相似文献
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针对基于神经网络的电离层TEC短期预报存在精度较低、易陷入局部最优的问题,利用CODE中心提供的TEC数据及地磁活动指数,建立基于麻雀搜索算法(SSA)改进Elman神经网络的电离层TEC短期预报模型,并通过BP模型、Elman模型及SSA-Elman组合模型分别对电离层平静期和扰动期中低纬度TEC进行5 d连续预报.... 相似文献