大坝变形预报的神经网络极限学习方法 (2011年)

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文件名称：大坝变形预报的神经网络极限学习方法 (2011年)

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更新时间：2024-05-19 02:44:06

自然科学 论文

针对大坝变形具有强非线性的特氛以及在采用传统BP神经网络模型进行预报时存在学习速度慢、易陷入局部极小等问题,提出将极限学习机(ELM)方法用于大坝变形预报。该方法不仅可以简化网络参数选择过程,而且可以明显提高网络的训练速度,并具有良好的泛化性能。工程实例结果分析表明了ELM方法应用于大坝变形预报具有可行性和有效性。