【摘 要】
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介绍广义回归神经网络（GRNN）的原理和影响因素,论述光滑因子的影响和选择。采用LOO交叉验证方法遍历所有样本,搜索出合适的光滑因子,结果表明合适的光滑因子能够较大幅度地提高
【机 构】
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河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室,郑州科技学院土木与建筑工程系,中国水电顾问集团昆明勘测设计研究院
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介绍广义回归神经网络（GRNN）的原理和影响因素,论述光滑因子的影响和选择。采用LOO交叉验证方法遍历所有样本,搜索出合适的光滑因子,结果表明合适的光滑因子能够较大幅度地提高网络泛化能力。应用收集到的82个圆弧滑面边坡稳定状态的实例资料,将GRNN模型应用于边坡稳定性评价,计算结果表明,在边坡稳定状态分析及预测方面,GRNN模型比BPNN模型更加精准简捷。
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