【摘 要】
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m针对大坝变形具有非平稳性、非线性等特点,将经验模态分解（EMD）和粒子群算法（PSO）引入到BP神经网络中,建立EMD-PSO-BP模型。该模型采用EMD将复杂的大坝变形数据分解成有限个相对
【机 构】
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桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41541032);广西自然科学基金项目(2015GXNSFAA139230);广西空间信息与测绘重点实验室项目(14-045-24-03;14-045-24-10);广西“八桂学者”岗位专项经费项目;研究生教育创新计划项目(YCSZ2015163)
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m针对大坝变形具有非平稳性、非线性等特点,将经验模态分解（EMD）和粒子群算法（PSO）引入到BP神经网络中,建立EMD-PSO-BP模型。该模型采用EMD将复杂的大坝变形数据分解成有限个相对平稳的分量,并利用粒子群算法优化BP神经网络对各分量分别建模预测,叠加重构各分量预测值作为最终预测结果。实验结果表明,EMD-PSO-BP模型具有较好的非线性映射能力、学习能力和自适应能力,能有效地提高变形预测精度,其预测精度明显优于BP神经网络模型,较PSO-BP模型也有所提高。
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