【摘 要】
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为了提高普通Elman神经网络模型在预测抽水地面沉降过程中稳定性差、预报精度低的问题,提出了一种改进Elman神经网络模型。该模型在结构单元中,增加一个固定增益α的自反馈连
【机 构】
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沈阳军区司令部工程科研设计所,65056部队
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为了提高普通Elman神经网络模型在预测抽水地面沉降过程中稳定性差、预报精度低的问题,提出了一种改进Elman神经网络模型。该模型在结构单元中,增加一个固定增益α的自反馈连接,从而可以消除普通Elman网络对结构单元连接权的学习稳定性差、以致不能提供可接受的逼近精度的问题。从预报结果来看,改进Elman网络的预测值与实测值拟和度更高,误差更小,预报精度比普通Elman网络提高了5-23倍;能够很好地反映抽水当天地面沉降的真实情况。证明了改进后的Elman网络模型具有更高的可靠性和实用性。
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