【摘 要】
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为提高神经网络预测体系的精度和效率,整体提升网络性能以及更好地服务于施工监控,结合监控工程实例,采用灰色关联法和主成分分析,对神经网络输入层向量进行识别与筛选,完成
【机 构】
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河北工业大学土木与交通学院,河北省土木工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(50808063),天津市交通运输委员会科技发展计划(2016A-07)
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为提高神经网络预测体系的精度和效率,整体提升网络性能以及更好地服务于施工监控,结合监控工程实例,采用灰色关联法和主成分分析,对神经网络输入层向量进行识别与筛选,完成输入层优化.采用黄金比例查值法,确定隐含层结构及相应节点数目,实现网络层优化.针对优化的网络进行训练分析,结果表明网络的运算效率与准确性都有很大提升,证明该理论可以实现神经网络的优化,并为神经网络在施工监控领域的应用提供理论支持和参考.
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