【摘 要】
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介绍小波神经网络的基本原理,分析小波神经网络的特点和存在的问题,采用遗传算法对小波网络的学习算法进行改进,建立基于遗传算法的小波神经网络模型。对由于地下水位变化而
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介绍小波神经网络的基本原理,分析小波神经网络的特点和存在的问题,采用遗传算法对小波网络的学习算法进行改进,建立基于遗传算法的小波神经网络模型。对由于地下水位变化而引起的地面沉降进行分析和研究,并利用地面沉降的实测资料建立基于遗传算法的小波神经网络模型,该模型与BP小波神经网络模型比较,具有拟合精度高和预测效果好等优点。
The basic principle of wavelet neural network is introduced. The characteristics and existing problems of wavelet neural network are analyzed. The genetic algorithm is used to improve the learning algorithm of wavelet network, and the wavelet neural network model based on genetic algorithm is established. Based on the measured data of ground subsidence, a wavelet neural network model based on genetic algorithm is established. Compared with the BP neural network model, the model has the advantages of high fitting accuracy and predicting effect Good and so on.
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