本文關(guān)鍵詞： ELM 隱層神經(jīng)元 激勵(lì)函數(shù) 滑坡變形　出處：《人民長(zhǎng)江》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)采用經(jīng)典智能算法進(jìn)行滑坡變形預(yù)測(cè)時(shí)存在學(xué)習(xí)速度慢、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)選取復(fù)雜等問(wèn)題,構(gòu)建了基于新型智能算法ELM(Extreme Learning Machine)的滑坡位移預(yù)測(cè)模型,采用二值區(qū)間搜索算法選定最佳隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和激勵(lì)函數(shù),并融入數(shù)據(jù)滾動(dòng)建模思想,以期提高網(wǎng)絡(luò)泛化能力和預(yù)測(cè)精度。以鏈子崖、古樹(shù)屋兩滑坡體為例,將ELM與經(jīng)典智能算法LMBP、RBF的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行對(duì)比,算例結(jié)果表明:ELM算法具有較高的預(yù)測(cè)精度,且在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度等方面優(yōu)勢(shì)明顯。
[Abstract]:In order to solve the problems of slow learning speed and complex selection of network parameters in landslide deformation prediction using classical intelligent algorithm. A landslide displacement prediction model based on a new intelligent algorithm, ELM(Extreme Learning Machine, is constructed. The binary interval search algorithm is used to select the optimal number of hidden layer neurons and the excitation function, and to incorporate the idea of data rolling modeling to improve the generalization ability and prediction accuracy of the network. The prediction results of ELM and classical intelligent algorithm LMBPU RBF are compared. The results show that the ELM algorithm has higher prediction accuracy and has obvious advantages in network learning speed and so on.
【作者單位】： 河南城建學(xué)院測(cè)繪與城市空間信息學(xué)院;東華理工大學(xué)江西省數(shù)字國(guó)土重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51474217) 江西省數(shù)字國(guó)土重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放研究基金項(xiàng)目(DLLJ201508) 礦山空間信息技術(shù)國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金項(xiàng)目(KLM201306) 河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研基金項(xiàng)目(16A420001)
【分類號(hào)】：P642.22
【正文快照】： 滑坡是一種具有嚴(yán)重危害的地質(zhì)現(xiàn)象,具有全球分布廣泛、突發(fā)性強(qiáng)、發(fā)生頻率高、危害性大等特點(diǎn),它的發(fā)生不僅給人類的生命、財(cái)產(chǎn)安全帶來(lái)嚴(yán)重威脅,同時(shí)給資源、生態(tài)、環(huán)境等各方面帶來(lái)了巨大破壞[1]。近年來(lái),隨著以GPS為核心手段的滑坡專業(yè)監(jiān)測(cè)工程廣泛實(shí)施,開(kāi)展位移預(yù)測(cè)已成

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1490320