动态模糊神经网络在变形预测中的应用OA北大核心CSTPCD
Application of Dynamic Fuzzy Neural Network to Deformation Prediction
为了得到更好的桥梁墩台沉降变形预测精度,减少工程监测实践的误差,分别介绍了基于扩展径向基函数神经网络(RBFNN)与动态模糊神经网络(DFNN)的学习算法和参数的确定方法.选取某一桥梁沉降监测数据分别进行基于扩展径向基函数神经网络与动态模糊神经网络的自适应学习训练,进行桥梁墩台沉降变形预测.实例分析结果表明,径向基函数神经网络预测误差达到0.15 mm,而动态模糊神经网络预测误差达到0.07 mm,显然动态模糊神经网络具有更高的预测精度,从而证实…查看全部>>
To get better prediction precision in settlement and deformation of the bridge piers and reduce errors in project monitoring practices, the learning algorithm and determination of network parameters of dynamic fuzzy neural network (DFNN) based on extended radial basis function neural networks (RBFNN) are introduced. In the selection of subsidence monitoring data from a bridge for the adaptive learning and training based on RBFNN and DFNN, the experimental re…查看全部>>
肖桂元;刘立龙
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,上海201804桂林理工大学土木与建筑工程学院,广西桂林541004
交通工程
动态模糊神经网络径向基函数神经网络变形预测
dynamic fuzzy neural network radial basis function neural network deformation prediction
《桂林理工大学学报》 2011 (3)
基于CORS的北部湾经济区暴雨灾害监测与预报关键技术研究
395-398,4
国家自然科学基金项目(41064001 51108110)
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