基于小波神经网络理论的边坡位移预测

详细信息   

• 责任者：潘平^c贵州大学
• 刊名：成都理工大学学报（自然科学版）
• 出版年：2006
• 卷期：33^b2总135
• 关键词：神经网络系统 ; 边坡稳定性20^a小波变换 ; 变形路径 ; 时间序列分析 ; 预测
• 页码：176～180
• 索书号：P206.6/228
• 图表：^c表1参8插图
• 分类号：1600,2000
• 文摘期号：2006/11

摘要

研究边坡位移混沌时间序列的预测，利用混沌系统的相空间重构理论，提出基于小波神经网络的边坡位移预测方法。通过计算表明，该方法与其它方法相比可避免误差曲面局部最小，网络节点少，参数确定较为容易，学习效率高，收敛速度快，自适应性强，精度高等优点，为边坡位移预测提供了一种可行的、新的探索途经。