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基于递阶对角神经网络的大坝变形预报模型 被引量：4
1
作者 赵二峰 金永强 +1 位作者 金怡 杨阳 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期344-348,共5页
针对大坝工作条件复杂,影响因素繁多,致使现有监控模型预报精度偏差过大问题,基于递阶对角神经网络能够逼近任意非线性函数的特点,使用串并联模型辨识器,采用动态BP学习算法,以水压、温度和时效因子为输入量,坝体位移为输出量,结合工程... 针对大坝工作条件复杂,影响因素繁多,致使现有监控模型预报精度偏差过大问题,基于递阶对角神经网络能够逼近任意非线性函数的特点,使用串并联模型辨识器,采用动态BP学习算法,以水压、温度和时效因子为输入量,坝体位移为输出量,结合工程实例提出了大坝变形监测的递阶对角神经网络模型,并将该模型用于坝体变形数据的拟合分析及其预测预报.研究表明,该网络不仅收敛速度快,提高了算法的效率,而且对实测数据具有较好的拟合效果,提高了预报精度,在大坝安全预测分析中具有有效性和优越性. 展开更多
关键词 大坝变形预测 递阶对角神经网络 串并联模型 动态BP学习算法 预报
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基于递阶对角神经网络的失业预测研究 被引量：4
2
作者 张兴会 李翔 +1 位作者 陈增强 袁著祉 《数量经济技术经济研究》 CSSCI 北大核心 2002年第9期114-117,共4页
本文通过构建递阶对角神经网络来建立失业模型并探讨失业规律,采用我国的宏观经济数据进行了失业预测研究。结果表明将神经网络用于社会经济方面的建模和预测有独特的优势。
关键词 数据挖掘 递阶对角神经网络 失业预测 经济建模 中国
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HDNN-MC模型在特高拱坝变形预测中的应用 被引量：2
3
作者 殷详详 包腾飞 +2 位作者 李月娇 路雷 杨阳 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2014年第11期1258-1261,共4页
递阶对角神经网络(HDNN)采用动态BP学习算法,可以逼近任意非线性函数且具有收敛速度快、预报精度高的特点,因此本文将其引入到大坝安全监测领域,以水压、温度和时效为输入量,坝体位移为输出量,在此基础上运用马尔科夫链(MC)模型对预测... 递阶对角神经网络(HDNN)采用动态BP学习算法,可以逼近任意非线性函数且具有收敛速度快、预报精度高的特点,因此本文将其引入到大坝安全监测领域,以水压、温度和时效为输入量,坝体位移为输出量,在此基础上运用马尔科夫链(MC)模型对预测数据进行残差计算和状态划分,确定马尔科夫链状态概率矩阵,通过马尔科夫链状态概率矩阵对HDNN模型进行反馈修正,从而提高精度。基于此建立了HDNN-MC模型并应用于某特高拱坝的变形预测。结果表明,HDNN-MC综合模型相对于单一模型,预测精度得到显著提高,能更高效准确地预测大坝变形。 展开更多
关键词 马尔科夫链模型 递阶对角神经网络 变形预测 特高拱坝
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重力坝基岩力学时变特性随机动态分析模型 被引量：1
4
作者 赵二峰 朱凯 刘敬洋 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期89-94,共6页
以实测资料为依据,利用随机有限元计算了重力坝在环境荷载作用下的效应场,并基于递阶对角神经网络原理,动态获取了重力坝基岩力学时变特性参数,建立了重力坝基岩力学时变特性随机动态分析模型,可用于评估重力坝基岩力学时变特性参数的... 以实测资料为依据,利用随机有限元计算了重力坝在环境荷载作用下的效应场,并基于递阶对角神经网络原理,动态获取了重力坝基岩力学时变特性参数,建立了重力坝基岩力学时变特性随机动态分析模型,可用于评估重力坝基岩力学时变特性参数的变化性态. 展开更多
关键词 重力坝 随机动态模型 递阶对角神经网络 时变特性
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