论文研究-基于自适应神经网络的边坡位移预测.pdf
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论文研究-基于自适应神经网络的边坡位移预测.pdf, 通过对边坡位移历史数据序列进行特征分析 ,计算出饱和嵌入维数和最大 Lyapunov指数 ,给出了边坡位移的最大可预报时间尺度。在此基础上 ,确定了神经网络的输入节点数 ,建立了基于自适应神经网络的边坡位移预报方法 .通过对三峡升船机高边坡和新滩滑坡实际位移数据进行预测 ,结果令人满意 .这对于建立边坡位移的实时监测 -预警系统有重要意义.
轴出 输入x WA-L N-1 Vo y y 输入层隐含层 输出层 c卩 x() x(+z)→ x((tt) x(+(m-)z cID p 1息Q z口D D 2口口日 1100 2300 /入 /入 x .1 .c1 22 0,8G a园 4口 2口e
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2019-09-20
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2019-09-20论文研究-基于自适应权重的面板数据聚类方法.pdf, 基于二维信息的传统聚类方法并不适用于处理面板数据, 在考察面板数据多重信息特征的基础上, 基于面板数据的"绝对指标", "增量指标"及"波动指标
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