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针对神经网络模型在建模过程中受到各种噪声影响这一问题,提出利用Kalman滤波降低噪声,建立组合模型。经过工程实例验证,证明基于滤波算法的BP神经网络模型在一定程度上可以提高预测值的精度和预测模型的稳定性,更稳定地反映了监测目标的变化趋势,在形变监测中优势明显。
Kalman滤波的BP神经网络模型在变形中的应用
【摘 要】
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针对神经网络模型在建模过程中受到各种噪声影响这一问题,提出利用Kalman滤波降低噪声,建立组合模型。经过工程实例验证,证明基于滤波算法的BP神经网络模型在一定程度上可以提高预测值的精度和预测模型的稳定性,更稳定地反映了监测目标的变化趋势,在形变监测中优势明显。
【机 构】
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长安大学地质工程与测绘学院
【出 处】
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甘肃科学学报
【发表日期】
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2019年01期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41501499),中央高校基本科研业务费专项基金项目(300102268206).
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