王昭斌
- 作品数：5 被引量：17H指数：3
- 供职机构：东南大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省科技支撑计划项目更多>>
- 相关领域：交通运输工程天文地球自动化与计算机技术更多>>
- 基于经验模态分解和BP神经网络的地铁沉降预测模型研究被引量：3
- 2017年
- 地铁沉降是一个非线性的复杂过程,基于经验模态分解(EMD)和BP神经网络预测模型,建立了一种可供地铁沉降监测预测的EMD-BP神经网络预测模型。新建模型首先利用经验模态分解法对原始观测数据序列进行预处理,形成本征模态分量IMF,再根据每个IMF的变化特征,研究选择合适的参数构造BP神经网络,计算预测对应IMF,最后进行重构获得地铁沉降的预测结果。实验分析结果表明,EMD-BP神经网络模型预测精度和稳定性优于单一BP神经网络模型。
- 王昭斌胡伍生韩理想夏晓明
- 关键词：经验模态分解BP神经网络地铁沉降预测
- 地铁运营期变形预测模型与安全评估模型研究
- 地铁作为城市交通系统的一部分，已发展为城市最重要交通方式之一。地铁相对于其他交通工具，有运量大、速度快等优点。但是地铁埋设于地下，环境相对封闭且客流量大，一旦发生了事故，若没有得到比较妥善处理，会带来巨大的损失，产生极其...
- 王昭斌
- 关键词：地铁安全沉降预测神经网络
- 基于经验模态分解和BP神经网络的地铁沉降预测方法
- 本发明公开了一种基于经验模态分解和BP神经网络的地铁沉降预测方法，包括以下步骤：S1：利用EMD分解将非平稳的沉降信号x(t)分解为不同频率尺度的波动；S2：根据各频段数据特点，建立各频段的BP神经网络模型；S3：使用交...
- 胡伍生王昭斌张良杨雪晴陈阳韩理想
- 文献传递
- 一种基于BP-回归分析预测模型的地铁结构变形预报方法
- 本发明公开了一种基于BP‑回归分析预测模型的地铁结构变形预报方法，将回归分析预测模型与BP神经网络模型结合起来，构建出BP‑回归分析预测模型，充分利用了BP神经网络模型在非线性变化数据拟合方面的优势，以及回归分析预测模型...
- 胡伍生潘栋王昭斌
- 文献传递
- 神经网络BP改进算法及其性能分析被引量：11
- 2016年
- 介绍了神经网络BP(Back Propagation)算法存在的几个缺点,针对这些缺点提出了2个改进措施:"学习速率自动调整法"和"误差分级迭代法"。结合一个工程实例,详细分析了BP改进算法的应用效果。工程实例为某地区"高程异常"模型的建立。就该工程实例,与常规BP算法相比较,"BP改进算法"的收敛速度提升了约28%,其模拟精度更高,模拟结果更稳定。"BP改进算法"的工程应用效果良好,值得借鉴与推广。
- 胡伍生迪达尔王昭斌
- 关键词：神经网络BP算法高程异常
