| 回归-Elman网络在矿坝变形预测中的应用 |
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| 引用本文： | 王祖顺,韩吉德,王春青. 回归-Elman网络在矿坝变形预测中的应用[J]. 测绘工程, 2016, 25(1): 39-42. DOI: 10.3969/j.issn.1006-7949.2016.01.009 |
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| 作者姓名： | 王祖顺 韩吉德 王春青 |
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| 作者单位： | 青海省第二测绘院,青海西宁,810001;青海省第二测绘院,青海西宁,810001;青海省第二测绘院,青海西宁,810001 |
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| 摘 要： | 金矿开展矿坝的变形监测工作,引入多层递阶回归分析模型,有较高的预测精度,但方法较繁琐,计算较复杂。由于变形数据可分离成趋势项与随机项,趋势项可用多元线性回归良好地拟合;随机项的预测,文中采用Elman网络建模计算,最后利用矿坝的实测高程位移数据进行验证,并与多层递阶回归进行比较。结果表明:回归-Elman网络模型比多层递阶回归的预测精度更高,效果更好,且方法简洁实用性强。
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| 关 键 词： | Elman神经网络 回归分析 变形预测 多层递阶回归 组合模型 |
Application of regression-Elman network model to the dam deformation forcasting |
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| WANG Zushun,HAN Jide,WANG Chunqing. Application of regression-Elman network model to the dam deformation forcasting[J]. Engineering of Surveying and Mapping, 2016, 25(1): 39-42. DOI: 10.3969/j.issn.1006-7949.2016.01.009 |
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| Authors: | WANG Zushun HAN Jide WANG Chunqing |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Elman neural network regression deformation prediction multi-level recursive regression combined model |
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