基于Kalman滤波的BP神经网络方法在大坝变形预测中的应用

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基于卡尔曼滤波的BP神经网络方法,对大坝变形观测数据进行滤波处理,用滤波后的数据参与BP网络的训练,使网络具有动态特性,减小了神经网络陷入局部极小值的可能性,提高了神经网络的泛化能力。实例证明,该方法具有很高的预测精度和较强的泛化能力。
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