AdaBoost-BP模型在大坝变形预测中的应用

摘要：

针对传统BP神经网络自身存在局部极小值及模型的泛化能力差时预测精度无法满足实际需求等的不足,本文用AdaBoost算法优化传统的BP神经网络得到AdaBoost-BP预测模型,可以减小局部极小值的影响,增强了模型的泛化能力,提高模型的预测精度.示例证明,AdaBoost-BP预测模型比传统的BP神经网络预测模型拥有更高的预测精度.

关键词：AdaBoost算法、BP神经网络、大坝变形预测

所属期刊栏目：37

分类号：TV698.1(水利枢纽、水工建筑物)

资助基金：国家自然科学基金项目51279052;新世纪优秀人才支持计划资助NCET-11-0628;高等学校博士学科点专项科研基金20120094110005;中央高校基本科研业务费项目2012B07214

在线出版日期：2015-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：5-8