【摘 要】
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为探究不同训练函数对于非线性自回归(nonlinear auto regressive,NAR)高铁沉降预测模型影响,研究选择以我国某段高铁沉降数据作为研究对象,探究不同训练函数对于NAR高铁沉降预测模型的影响。试验结果表明:在本次数据预测模型研究中,弹性反向传播算法表现出更优的预测水平,其预测结果的RMSE=0.52 mm,MRE=0.04 mm,ME=0.40 mm,MSE=0.31 mm。动
【机 构】
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东北农业大学公共管理与法学院,自然资源部第二地理信息制图院,东北林业大学
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572019AB18)资助。
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为探究不同训练函数对于非线性自回归(nonlinear auto regressive,NAR)高铁沉降预测模型影响,研究选择以我国某段高铁沉降数据作为研究对象,探究不同训练函数对于NAR高铁沉降预测模型的影响。试验结果表明:在本次数据预测模型研究中,弹性反向传播算法表现出更优的预测水平,其预测结果的RMSE=0.52 mm,MRE=0.04 mm,ME=0.40 mm,MSE=0.31 mm。动量梯度下降法算法表现出更快的训练速度,其完成参数训练平均时间为42.42 s,研究结果可为后续对于NAR
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