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遗传小波神经网络在变形预报中的应用 被引量：13
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作者 邓勇 张冠宇 +2 位作者 李宗春 杨振 薛志宏 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2012年第5期183-186,共4页
目前常用的变形预报方法有BP人工神经网络和小波神经网络,但是都存在收敛速度慢且易受局部极值的影响。针对这两种算法的不足,本文利用遗传算法的全局寻优特性,将遗传算法与小波神经网络结合,形成遗传小波神经网,将其应用于变形预报,取... 目前常用的变形预报方法有BP人工神经网络和小波神经网络,但是都存在收敛速度慢且易受局部极值的影响。针对这两种算法的不足,本文利用遗传算法的全局寻优特性,将遗传算法与小波神经网络结合,形成遗传小波神经网,将其应用于变形预报,取得了良好的效果;并将算法的预报精度、稳定性、有效区间及运算时间作为评价算法优劣的4个标准,对BP神经网络、小波神经网络及遗传小波神经网络进行对比,结果表明遗传小波神经网络具有明显的优势。 展开更多
关键词 变形预报 遗传算法 小波神经网络 遗传小波神经网络 稳定性 有效区间
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