【摘 要】
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将RBF神经网络模型与基于补偿最小二乘准则的半参数模型相结合,首先进行RBF神经网络模型的预报,在此基础上进行半参数模型改正,非参数利用补偿最小二乘法求出,建立优化的RBF
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将RBF神经网络模型与基于补偿最小二乘准则的半参数模型相结合,首先进行RBF神经网络模型的预报,在此基础上进行半参数模型改正,非参数利用补偿最小二乘法求出,建立优化的RBF神经网络——半参数模型。结合某边坡的GPS高程观测数据进行建模预测,与单一采用RBF神经网络预报模型相比,结果显示精度较好,该方法有效可行。
Combining the RBF neural network model with the semi-parametric model based on the least square method, the model of RBF neural network is first predicted, then the semi-parametric model is corrected, and the non-parametric is calculated by the least square method, RBF Neural Networks - Semiparametric Models. Combined with the GPS elevation observation data of a slope, the model prediction is compared with the single forecasting model using RBF neural network. The results show that the accuracy is good and the method is effective and feasible.
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