基于BP神经网络的霍普菲尔德模型改进研究     

朱明晨  赵平  陈伟荣 《测绘工程》2016,25(9)

为了分析对流层延迟的时空变化规律、提高对流层延迟的改正精度,利用BP神经网络处理非线性问题的优势,改进传统的霍普菲尔德模型得到一种新的融合模型(Hop+BP模型)。分别对比Hop+BP模型与传统的霍普菲尔德模型、多元线性回归模型、BP神经网络等模型的计算结果,得到如下结论:霍普菲尔德模型存在一个明显的系统误差,精度较低;多元线性回归的预测精度有所提高,但是其本质是将数据强制拟合,缺少物理解释,难以推广使用;传统的BP神经网络的计算精度较之霍普菲尔德模型有80%的提高,但存在明显的不稳定性;Hop+BP模型具有预测精度高、稳定性好等优点,预测中误差为1.1cm,明显优于传统方法。  相似文献   

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陈伟荣  唐君达  陈学武 《探矿工程》1981,(6):16-19

坑道掘进中所使用的凿岩设备，要求最大限度地提高时间利用率和钻眼效率，满足打各种类型炮眼的需要，以期获得良好的凿岩经济效果。因此，要求凿  相似文献