【摘 要】
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岩土边坡时间序列数据蕴含着边坡系统演化的信息,边坡系统在演化过程中既表现出确定性、必然性的一面,同时又具有随机性、混沌性、无序性的一面.利用人工神经网络,提出了多变
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岩土边坡时间序列数据蕴含着边坡系统演化的信息,边坡系统在演化过程中既表现出确定性、必然性的一面,同时又具有随机性、混沌性、无序性的一面.利用人工神经网络,提出了多变量前向网络的多准则学习算法;通过一维时序的扩充和延拓,计算相空间吸引子维数,根据吸引子维数的大小确定神经网络拓扑结构的输入层节点的个数.最后,根据实例,建立了时间序列预报模型,并与传统的预测方法( 灰色模型)作了比较.
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