AdaBoost-BP模型在大坝变形预测中的应用

摘要：

针对传统BP神经网络自身存在局部极小值及模型的泛化能力差时预测精度无法满足实际需求等的不足,本文用AdaBoost算法优化传统的BP神经网络得到AdaBoost-BP预测模型,可以减小局部极小值的影响,增强了模型的泛化能力,提高模型的预测精度.示例证明,AdaBoost-BP预测模型比传统的BP神经网络预测模型拥有更高的预测精度。

关键词： 大坝 变形监测 预测精度 AdaBoost算法 BP神经网络

作者: 胡德华 郑东健 付浩雁

作者单位: 河海大学水利水电学院,南京210098;河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京210098

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国大坝安全监测技术信息网第八届全网大会暨2015年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 224-229

在线出版日期: 2015-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）