本文關(guān)鍵詞：基于混沌粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形預(yù)測模型的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 變形預(yù)測 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群算法 混沌理論 應(yīng)用

【摘要】：變形監(jiān)測一直是工程建設(shè)中的一個(gè)重要環(huán)節(jié),而變形監(jiān)測的最終目的是通過對(duì)觀測數(shù)據(jù)的分析建模然后對(duì)變形體的未來變形做出正確的預(yù)報(bào),從而為工程提供施工預(yù)警,保證施工的安全進(jìn)行,避免經(jīng)濟(jì)損失和人民生命危險(xiǎn)。因此,對(duì)變形預(yù)測模型的研究意義重大。本文以混沌粒子群優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變形預(yù)測中的應(yīng)用為研究對(duì)象,主要進(jìn)行的工作如下:(1)對(duì)目前常用的幾種變形預(yù)測模型進(jìn)行研究,在分析其各自優(yōu)勢與缺陷的基礎(chǔ)上重點(diǎn)研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,探究了其缺陷產(chǎn)生的根本原因,并針對(duì)缺陷產(chǎn)生的原因確定了改進(jìn)思路,即借助粒子群算法優(yōu)化其權(quán)值和閾值。(2)研究了粒子群算法自身參數(shù)的改進(jìn)對(duì)算法整體性能的影響,并借助MATLAB編程進(jìn)行了仿真測試,仿真結(jié)果表明粒子群算法自身參數(shù)的改進(jìn)能夠在一定程度上提高算法的整體性能。進(jìn)一步研究了粒子群算法改進(jìn)傳統(tǒng)BP算法的原理、步驟和不足,并針對(duì)其不足引入了粒子群算法的變異和混沌改進(jìn)策略。(3)重點(diǎn)研究了混沌改進(jìn)粒子群算法的改進(jìn)思路,提出了一種嵌入式的混沌粒子群算法,通過仿真測試論證了該算法的優(yōu)越性,進(jìn)而提出了基于混沌粒子群BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變形預(yù)測模型。(4)結(jié)合具體工程實(shí)例,借助MATLAB編程,選用傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和不同組合方式下改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行變形預(yù)測,通過預(yù)測結(jié)果的對(duì)比,分析,最終從實(shí)踐上得出本文提出的混沌粒子群BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形預(yù)測模型的適用性和優(yōu)勢。
【關(guān)鍵詞】：變形預(yù)測 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群算法 混沌理論 應(yīng)用
【學(xué)位授予單位】：華北水利水電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TU196.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 1 緒論10-20
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 變形監(jiān)測技術(shù)的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 變形監(jiān)測數(shù)據(jù)分析的研究現(xiàn)狀12-16
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容16-17
• 1.4 本文的技術(shù)路線及結(jié)構(gòu)17-19
• 1.4.1 本文的技術(shù)路線17-18
• 1.4.2 論文的組織結(jié)構(gòu)18-19
• 1.5 本章小結(jié)19-20
• 2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)典BP網(wǎng)絡(luò)20-40
• 2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介及發(fā)展史20-21
• 2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和分類21-25
• 2.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)21-23
• 2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類23-24
• 2.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方式24-25
• 2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)及應(yīng)用25-26
• 2.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)25-26
• 2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用26
• 2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)26-38
• 2.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與特點(diǎn)27-28
• 2.4.2 最速下降BP法28-32
• 2.4.3 最速下降BP法的改進(jìn)32-34
• 2.4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)34-35
• 2.4.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形預(yù)測的基本流程35-36
• 2.4.6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)36-37
• 2.4.7 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化37-38
• 2.5 本章小結(jié)38-40
• 3 粒子群算法和粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)40-54
• 3.1 粒子群算法概述40-44
• 3.1.1 粒子群算法原理40-41
• 3.1.2 粒子群算法的參數(shù)分析與改進(jìn)41-44
• 3.2 粒子群算法的基本流程44-45
• 3.3 仿真測試45-50
• 3.3.1 標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)45-47
• 3.3.2 參數(shù)設(shè)置47-48
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)分析48-50
• 3.4 粒子群BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法50-52
• 3.4.1 粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想51
• 3.4.2 粒子群BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的操作步驟51-52
• 3.4.3 粒子群BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足52
• 3.5 粒子群算法的二次改進(jìn)52-53
• 3.6 本章小結(jié)53-54
• 4 混沌粒子群BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)54-66
• 4.1 混沌理論概述54-58
• 4.1.1 混沌的定義54-55
• 4.1.2 混沌的特點(diǎn)55
• 4.1.3 混沌映射55-58
• 4.2 混沌粒子群算法（CPSO）58-59
• 4.3 仿真測試59-62
• 4.3.1 算法設(shè)計(jì)59-60
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)分析60-62
• 4.4 混沌粒子群BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)62-63
• 4.5 本章小結(jié)63-66
• 5 基于混沌粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變形預(yù)測實(shí)例分析66-88
• 5.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備66-69
• 5.1.1 MATLAB神經(jīng)工具箱函數(shù)的選取66-67
• 5.1.2 模型精度評(píng)價(jià)因子的選取67
• 5.1.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的來源67-68
• 5.1.4 數(shù)據(jù)的處理規(guī)則68-69
• 5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測69-74
• 5.3 粒子群BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測74-81
• 5.4 改進(jìn)粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測81-87
• 5.4.1 變異粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測81-82
• 5.4.2 混沌粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測82
• 5.4.3 結(jié)果對(duì)比分析82-87
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果綜合分析87
• 5.6 本章小結(jié)87-88
• 6 結(jié)論與展望88-90
• 6.1 結(jié)論88
• 6.2 展望88-90
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加的科研項(xiàng)目目錄90-92
• 1.攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文90
• 2.攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目90-92
• 致謝92-94
• 參考文獻(xiàn)94-99

【相似文獻(xiàn)】

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