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为提高神经网络预测的效率和精度,更好地服务于桥梁施工监控,采用关联度分析法和主成分分析法(PCA)优化神经网络的输入层,采用遗传算法优化神经网络权值和阈值,结合工程实例数据证明该方法能够有效提高神经网络预测的效率和精度,并可为神经网络在连续刚构桥梁施工监控中的应用提供参考.
基于PCA的BP-GA神经网络在连续刚构桥梁施工监控中的应用
【摘 要】
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为提高神经网络预测的效率和精度,更好地服务于桥梁施工监控,采用关联度分析法和主成分分析法(PCA)优化神经网络的输入层,采用遗传算法优化神经网络权值和阈值,结合工程实例数据证明该方法能够有效提高神经网络预测的效率和精度,并可为神经网络在连续刚构桥梁施工监控中的应用提供参考.
【机 构】
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昆明理工大学 建筑工程学院,云南 昆明 650500
【出 处】
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中国水运（下半月）
【发表日期】
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2021年10期
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