BP算法改进及其在变形数据处理中的应用

被引：10

作者：

潘国荣

谷川

机构：

[1] 同济大学测量与国土信息工程系

来源：

关键词：

BP神经网络; 遗传算法; 激活函数; 附加动量; 变形监测数据处理;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对传统BP(back propagetion)算法存在的缺陷,分别对其收敛性标准、激活函数等进行改进,并采取措施防止振荡、加速收敛以及防止陷入局部极小.将改进后的BP神经网络运用到变形监测数据处理中,应用结果表明,改进后的BP神经网络比传统BP神经网络在精度等方面有了很大的改善.

引用

页码：118 / 121

页数：4

共 5 条

[1] 基于人工神经网络的大坝变形分析与预报研究 [J].

黄全义 ;

张正禄 .

[2] BP神经网络算法的改进及在Matlab中的实现 [J].

陈桦 ;

程云艳 .

[3] BP神经网络收敛性问题的改进措施 [J].

贺清碧 ;

周建丽 .

[4] BP神经网络结合遗传算法进行股市预测的研究 [J].

林建宇 .

[5] 遗传算法和BP人工神经网络在税收预测中的应用 [J].

林国玺 ;

宣慧玉 .