小波神经网络在桥梁变形预测中的应用

发布时间：2018-03-25 21:03

  本文选题：小波神经网络　切入点：桥梁变形　出处：《测绘科学》2017年11期

【摘要】：针对BP网络容易导致局部极小、不收敛的问题,提出了用小波神经网络拟合并预测大桥位移与其原因之间非线性关系的方法。提出了小波神经网络隐含层节点数的确定方法,该法可以确定网络隐含层最优节点数;小波神经网络具有良好的局部特性、较强的学习能力和任意函数逼近能力,实现了大桥变形的精确拟合及预测。实测结果表明:所提算法经过训练不仅可以准确拟合大桥位移曲线,而且预测精度较高,各项指标均优于BP网络。
[Abstract]:In view of the problem of local minima and non-convergence caused by BP neural network, a method for predicting the nonlinear relationship between bridge displacement and its causes using wavelet neural network is proposed, and the method of determining the number of nodes in the hidden layer of wavelet neural network is presented. The method can determine the optimal number of nodes in the hidden layer of the network, and the wavelet neural network has good local characteristics, strong learning ability and arbitrary function approximation ability. The experimental results show that the proposed algorithm can not only accurately fit the displacement curve of the bridge, but also has a high prediction accuracy, and each index is superior to BP neural network.
【作者单位】： 宿迁学院建筑工程学院;
【基金】：江苏省高校自然科学研究项目(13KJB420004) 宿迁市指令性科研项目(S2010010) 宿迁学院第五批精品课程项目
【分类号】：TP183;U446

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本文编号：1664847