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为快速准确掌握边坡位移变化规律,本文采用BP神经网络、RBF神经网络和支持向量机三种位移预测算法,结合时间序列自相关分析理论,建立边坡位移智能预测模型进行对比分析。结果表明,RBF神经网络和支持向量机在处理小样本问题上表现出较强的优势,RBF神经网络预测精度最高,BP神经网络预测效果精度最低。
边坡位移预测典型智能算法对比研究
【摘 要】
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为快速准确掌握边坡位移变化规律,本文采用BP神经网络、RBF神经网络和支持向量机三种位移预测算法,结合时间序列自相关分析理论,建立边坡位移智能预测模型进行对比分析。结果
【机 构】
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三峡大学水利与环境学院
【出 处】
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科学技术创新
【发表日期】
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2019年29期
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