【导语】“今天吃鸡翅”通过精心收集，向本站投稿了6篇基于自适应神经网络的边坡位移预测，下面是小编为大家整理后的基于自适应神经网络的边坡位移预测，欢迎阅读与收藏。
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篇1：基于自适应神经网络的边坡位移预测
基于自适应神经网络的边坡位移预测
通过对边坡位移历史数据序列进行特征分析,计算出饱和嵌入维数和最大Lyapunov指数,给出了边坡位移的最大可预报时间尺度.在此基础上,确定了神经网络的输入节点数,建立了基于自适应神经网络的边坡位移预报方法.通过对三峡升船机高边坡和新滩滑坡实际位移数据进行预测,结果令人满意.这对于建立边坡位移的`实时监测-预警系统有重要意义.
作 者：吕金虎 陈益峰 张锁春 作者单位：吕金虎,张锁春(中国科学院数学与系统科学研究院应用数学研究所,)陈益峰(武汉大学水电系,)
刊 名：系统工程理论与实践 ISTIC EI PKU英文刊名：SYSTEMS ENGINEERING――THEORY & PRACTICE 年，卷(期)：2001 21(12) 分类号：O233 X43 关键词：自适应神经网络 Lyapunov指数 边坡位移预测篇2：非平稳时间序列自适应线性神经网络在线预测
非平稳时间序列自适应线性神经网络在线预测
研究了应用自适应线性元件(Adaline)神经网络解决非平稳时间序列在线预测问题的可行性.提出根据自回归模型定阶方法来确定Adaline预测模型中的`输入神经元数目,并分析了自适应学习率对预测性能的影响.仿真结果表明,Adaline在线预测非平稳时间序列的工作性能良好.
作 者：冯志鹏 宋希庚 薛冬新 王平徐继承 作者单位：大连理工大学内燃机研究所,大连,116024 刊 名：振动测试与诊断 ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF VIBRATION MEASUREMENT & DIAGNOSIS 年，卷(期)：2002 22(4) 分类号：O235 TP13 关键词：预测 神经网络 自适应 时间序列篇3：自适应模糊神经网络预测阳离子标准熵的研究
自适应模糊神经网络预测阳离子标准熵的研究
依据独立共同可别粒子体系的熵与配分函数的关系,采用自适应模糊神经网络的方法,以元素原子量和其电子层数为参数,关联阳离子标准熵.利用减法聚类算法确定模糊神经网络的结构,并结合模糊推理系统调整网络参数,仿真的结果令人满意.成功地关联了固体化合物中70种阳离子的'标准熵.在此基础上,预报目前尚缺的17种阳离子的标准熵.自适应模糊神经网络可望成为研究元素和化合物构效关系的辅助手段.
作 者：吴启勋 宋萍 Wu Qixun Song Ping 作者单位：青海民族学院化学系,青海,西宁,810007 刊 名：计算机与应用化学 ISTIC PKU英文刊名：COMPUTERS AND APPLIED CHEMISTRY 年，卷(期)：2007 24(10) 分类号：O655.29 关键词：人工神经网络 自适应模糊神经网络 阳离子 标准熵篇4：基于小波分析的光照电站边坡位移变形监测研究
基于小波分析的光照电站边坡位移变形监测研究
光照电站是北盘江上大型水利枢纽,为确保安全施工和运营,采用智能型全站仪TCA2003对大坝两岸边坡进行位移变形监测.由于监测结果中包含测量仪器、测量条件和测量过程误差,利用db3小波和db6小波进行去噪处理,获取更具真实性和稳定性的数据.通过对比分析,db6小波去噪效果比db3小波好,调用函数提取db6小波分解前后的高频系数,可以判断出噪声主要集中在高频中前两层.
作 者：陈宗成 封良泉 董胜光 CHEN Zong-cheng FENG Liang-quan DONG Sheng-guang 作者单位：陈宗成,CHEN Zong-cheng(鲁南地质工程勘察院,山东,兖州,272100)封良泉,董胜光,FENG Liang-quan,DONG Sheng-guang(长沙理工大学,湖南,长沙,410076)
刊 名：北京测绘 英文刊名：BEIJING SURVEYING AND MAPPING 年，卷(期)：2009 “”(2) 分类号：P258 关键词：智能型全站仪TCA2003 db3小波 db6小波 去噪篇5：应用倒传递类神经网络模拟预测山棕寮地滑地位移之研究
应用倒传递类神经网络模拟预测山棕寮地滑地位移之研究
地滑为陡坡地最具破坏之灾害形态之一,藉由实施地滑地监测与评估,可以协助政府拟订适当的管理对策.研究以台东县池上乡山棕寮地滑地为例,利用倒传递类神经网络(BPNN)具有建构高复杂且非线性关系方式预测坡面位移变化.研究所发展之倒传递类神经网络分析系应用MATLAB程序之Levenberg-Marquardt算法求解.网络输入系以直接关系位移之7个物理因子为变数,建构最佳之4层网络.根据监测资料共取12次台风暴雨事件,作为网络训练及模拟测试,并分别以6批次、8批次、10批次等3种情况网络训练对应模拟测试.研究结果显示所需监测台风暴雨事件至少8批次,即可达到13.1%预测位移误差.其误差精度可作为中危害度以上地滑地执行后续监测管理值与利用管理之参考.
作 者：黄文仁 许中立 HUANG Wen-jen HSU Chang-li 作者单位：黄文仁,HUANG Wen-jen(屏东科技大学,坡地防灾及水资源工程研究所,台湾,屏东,91201)许中立,HSU Chang-li(屏东科技大学,水土保持系,台湾,屏东,91201)
刊 名：水土保持研究 ISTIC PKU英文刊名：RESEARCH OF SOIL AND WATER CONSERVATION 年，卷(期)：2009 16(6) 分类号：P642.22 关键词：地滑 倒传递类神经网络 Levenberg-Marquardt算法 监测管理值 landslide backpropagation neural network Levenberg-Marquardt algorithm monitoring management value.篇6：改进递阶自适应遗传神经网络在动力调谐陀螺随机漂移建模预测中的应用
改进递阶自适应遗传神经网络在动力调谐陀螺随机漂移建模预测中的应用
针对惯性导航系统中陀螺仪的`随机漂移特性,一般采用神经网络建模来对陀螺性能进行预测.但BP网络在网络结构设计及权值、阈值训练上存在很多不足,应用递阶自适应遗传算法来同步优化网络的结构和权值、阈值,使神经网络得到整体的优化.预测结果表明,这种预测方法对于陀螺漂移建模及稳定性预测是可信的.
作 者：马通 汪立新 MA Tong WANG Lixin 作者单位：第二炮兵工程学院,西安,710025 刊 名：弹箭与制导学报 PKU英文刊名：JOURNAL OF PROJECTILES, ROCKETS, MISSILES AND GUIDANCE 年，卷(期)：2008 28(4) 分类号：V241.5 关键词：陀螺漂移 人工神经网络 递阶遗传算法 自适应基于自适应神经网络的边坡位移预测（合集6篇）
