混沌神经网络综合法在边坡位移预测中的应用 (2009年)

根据混沌理论具有分析非线性动态系统的混沌特性和人工神经网络具有考虑多因素影响的特点，本文提出了混沌神经网络综合预测模型。该方法首先利用非线性科学和理论分析滑坡位移时间序列的动态特性，然后将重构相空间计算的最小嵌入维数作为输入神经元的数目引入到人工神经网络预测模型中。分析算例预测结果表明，混沌神经网络综合预测模型计算精度较高。