【摘 要】
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针对传统BP神经网络拓扑结构不确定、收敛效率低、容易陷入局部最优解的缺陷,引入粒子群(PSO)算法替代BP神经网络中基于误差函数梯度下降的学习训练规则,构建了粒子群神经网
【机 构】
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重庆市勘测院,重庆401121;重庆市智能感知大数据产业技术协同创新中心,重庆401121
【出 处】
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中国土木工程学会城市轨道交通勘察与测量专业委员会第四届全体大会暨“智慧地铁、勘测先行”技术交流大会
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针对传统BP神经网络拓扑结构不确定、收敛效率低、容易陷入局部最优解的缺陷,引入粒子群(PSO)算法替代BP神经网络中基于误差函数梯度下降的学习训练规则,构建了粒子群神经网络(PSO-BP)模型,并以重庆某大型场馆安全监测项目为例,通过对比分析验证了粒子群神经网络模型在大型场馆安全监测数据分析中的可行性以及与传统BP神经网络模型相比在效率和精度方面的优越性.
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