AdaBoost-BP模型在大坝变形预测中的应用
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.实例证明,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。
大坝变形 预测精度 AdaBoost算法 BP神经网络
胡德华 郑东健
河海大学水利水电学院,江苏南京,210098;河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京,210098
国内会议
中国水力发电工程学会大坝安全专委会2015年会暨大坝安全检测技术与新仪器应用学术交流会
西宁
中文
484-488
2015-09-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)