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采用传统ELM算法进行滑坡位移预测时，其网络输出权值由最小二乘估计得出，导致ELM抗差能力较差，从而造成网络训练参数不准确。为此，将M估计与ELM相结合，提出一种基于M估计的Robust-ELM滑坡变形预测方法。该方法利用加权最小二乘方法来取代最小二乘法计算ELM输出权值，以减少滑坡监测数据中粗差对ELM预测的干扰。分别以链子崖、古树屋滑坡体为例，将Robust-ELM进行了单维、多维粗差的抵御性验证。结果表明，该方法能够有效降低粗差对预测的影响，具有良好的抗差能力。 相似文献
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结合灰色模型和神经网络的数据处理特点,提出串联、并联和混联式3种结构的灰色神经网络滑坡变形预测模型。串联式将滑坡变形位移时序分解为趋势项和随机项,采用灰色模型提取滑坡位移时序趋势,利用神经网络逼近随机波动;并联式以灰色模型和神经网络分别对滑坡预测,采用智能非线性组合,按照预测目标精度动态调整权重,从而获取最终组合预测结果;混联式通过增加灰白化层及灰模型群,对神经网络拓扑结构进行优化,达到弱化滑坡原始监测数据随机性、提高预测模型稳健性的目的。将3种模型应用于古树屋滑坡变形预测,并对其适用性进行讨论。结果表明,3种结构的灰色神经网络耦合模型均提高了预测精度,适用于复杂状况下滑坡体的变形预测。 相似文献
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应用型本科院校基层教学组织是培养应用技术型人才的主体,基层教学组织的建设将直接影响到人才培养的成效.河南城建学院测量教研室,积极探索应用型本科院校基层教学组织建设的方法与路径,完善基层教学组织制度,形成了以赛促教、依托科研平台、借助工程岗位培训的师资建设体系;以OBE(Outcome based edu-cation)理念落实人才培养方案,改革课堂教学与考核模式;深入开展教研教学研究,推进专业建设;以学科竞赛和科研项目为驱动培养学生创新能力,建立了校企深度融合的实践模式,为应用型本科院校基层教学组织建设提供了经验. 相似文献
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