文章摘要
李宗坤,郑晶星,周晶.误差反向传播神经网络模型的改进及其应用[J].水利学报,2003,34(7):
误差反向传播神经网络模型的改进及其应用
Improved BP model and its application of earth dam monitoring data analysis
  
DOI：
中文关键词: BP模型  非线性规格化  记忆式初始权值  阈值
英文关键词: BP model  nonlinear normalization  weight  threshold  earth dam  monitoring data
基金项目:
作者单位
李宗坤 大连理工大学 海岸近海工程国家重点实验室，辽宁 大连 116024 
郑晶星 广东省水利水电勘测设计研究院，广东 广州 510170 
周晶 大连理工大学 海岸近海工程国家重点实验室，辽宁 大连 116024 
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中文摘要:
      针对误差反向传播神经网络模型(BP模型)学习收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺点，提出原始数据的非线性规格化函数、记忆式初始权值、阈值和参数自动优选等方法，对BP模型进行改进。结合陆浑水库大坝沉降实测资料的分析，编制了改进后的BP网络算法程序。分析结果表明，改进后的BP模型对于提高网络运行收敛速度、防止陷入局部极小点、克服手工调试参数的盲目性、提高模型精度等都有较大的改善作用。
英文摘要:
      An improved BP(back propagation) model adopting nonlinear normalization of weight and threshold, automatic selective preference of parameters is proposed to accelerate the convergence rate of training and prevent from falling into local minimum. The program for computation is developed and applied to the analysis of earth dam monitoring data in Luhun Reservoir.
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