本文選題：廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + pGM(��； 參考：《信陽(yáng)師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年04期

【摘要】：為得到小數(shù)據(jù)量情境下滑坡位移非線性變化趨勢(shì)的準(zhǔn)確估計(jì),融合廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度快、預(yù)測(cè)精度高和p GM(1,1)模型減小數(shù)據(jù)隨機(jī)性并能增強(qiáng)規(guī)律性的建模優(yōu)勢(shì),建立了基于p GM(1,1)模型和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滑坡位移組合預(yù)測(cè)模型.兩個(gè)工程實(shí)例與以往研究結(jié)果的對(duì)比結(jié)果,驗(yàn)證了所建模型可行、有效.
[Abstract]:In order to obtain the accurate estimation of the nonlinear variation trend of landslide displacement in a small amount of data, the fusion generalized regression neural network has the advantages of fast learning speed, high prediction precision and p GM1 / 1) model to reduce the randomness of the data and enhance the regular modeling advantages. The combined prediction model of landslide displacement is established based on the pGM1) model and the generalized regression neural network. The comparison between the two engineering examples and the previous research results shows that the model is feasible and effective.
【作者單位】： 平頂山學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【基金】：河南省科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(132400410641) 平頂山學(xué)院青年科研基金重點(diǎn)項(xiàng)目(20120017)
【分類(lèi)號(hào)】：P642.22

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本文編號(hào)：1995046