【摘 要】
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为了解决模型更新混合试验中BP神经网络算法泛化能力较差的问题,引入了一种新方法——AdaBoost回归树算法作为混合试验中的模型更新算法.在学习阶段,选择回归树作为弱回归模
【机 构】
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东南大学混凝土及预应力混凝土结构教育部重点实验室
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China(No.51708110)
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为了解决模型更新混合试验中BP神经网络算法泛化能力较差的问题,引入了一种新方法——AdaBoost回归树算法作为混合试验中的模型更新算法.在学习阶段,选择回归树作为弱回归模型进行训练,然后将多个弱回归模型集成为一个强回归模型,最后对训练结果进行表决输出.利用在线AdaBoost回归树算法和BP神经网络算法作为模型更新算法,对一个二自由度非线性结构进行了数值模拟.结果表明,在线AdaBoost回归树算法的预测精度比神经网络高48.3%,证实了AdaBoost回归树算法比BP神经网络算法具有更好的泛化能力,并
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