| 偏最小二乘法与神经网络耦合的大坝监测模型 |
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| 引用本文： | 吕蓓蓓,杨远斐.偏最小二乘法与神经网络耦合的大坝监测模型[J].人民黄河,2013,35(3). |
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| 作者姓名： | 吕蓓蓓 杨远斐 |
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| 作者单位： | 河海大学水利水电学院,江苏南京210098;河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,江苏南京210098 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室专项基金资助项目 |
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| 摘 要： | 针对人工神经网络在大坝变形监测模型应用中所出现的收敛慢和稳定性差等问题,提出了偏最小二乘法与人工神经网络耦合的大坝变形监测模型,提高了神经网络的学习速率和稳定性.首先运用偏最小二乘法对多维自变量进行主成分提取和降维处理,解决了变量之间的多重相关问题,而后把降维的数据输入神经网络进行训练.对比实例应用结果表明,偏最小二乘神经网络耦合模型的拟合速度和精度都高于传统的神经网络.
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| 关 键 词： | 大坝变形监测模型 偏最小二乘法 人工神经网络 |
Dam Monitoring Model Based on Coupling of Partial Least Square Regression and Artificial Neural Network |
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| LYU Bei-bei
,
YANG Yuan-fei.Dam Monitoring Model Based on Coupling of Partial Least Square Regression and Artificial Neural Network[J].Yellow River,2013,35(3). |
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| Authors: | LYU Bei-bei YANG Yuan-fei |
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