计算机工程与应用 ›› 2012, Vol. 48 ›› Issue (19): 225-229.
王 博1,商岸帆2,郭 晨1,罗 超3,罗文浪1
WANG Bo1, SHANG Anfan2, GUO Chen1, LUO Chao3, LUO Wenlang1
摘要: 针对一般小波神经网络存在的学习时间长,网络预测精度低的问题,提出了对网络输入层权值初始值进行归一化处理的优化方法,改进了原有小波神经网络。将改进后的模型应用于某市轨道交通1号线珠江路站深基坑水平变形预测中。监测结果表明,网络输出值与实测值吻合很好,优化后的小波神经网络收敛速度也更快;同时随着大量最新的监测数据输入到网络中学习,将使深基坑水平变形预测更加精确。