蒋园园
- 作品数：4 被引量：18H指数：1
- 供职机构：桂林理工大学测绘地理信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：天文地球建筑科学电气工程更多>>
- 基于遗传算法的小波神经网络模型预测大坝变形被引量：1
- 2017年
- 为了提高大坝变形的预测精度,提出一种基于遗传算法的小波神经网络模型。首先通过对BP神经网络隐含层神经元的替换,弥补了网络易收敛于局部极小点的缺陷,增强了函数逼近能力,进而建立了小波神经网络大坝预测模型;再利用该模型对大坝变形训练集进行学习,并运用遗传算法选取全局最优参数。该方法充分利用了小波神经网络强大的非线性预测能力和遗传算法的全局优化搜索功能,弥补了BP神经网络存在的理论缺点。将其与小波神经网络、BP神经网络进行比较,实验结果表明该方法具有更优的局部预测值、更高的全局预测精度,适用于复杂的大坝变形预测。
- 蒋园园卢献健郑中天刘海锋
- 关键词：大坝变形小波神经网络遗传算法参数优化
- 基于灰色遗传BP神经网络的大坝变形预测被引量：16
- 2017年
- 提出了一种基于灰色预测模型的遗传算法优化BP神经网络的组合预测模型。通过对原始大坝序列进行灰色拟合,弱化原始序列的随机扰动影响,增强数据的线性规律,并采用遗传算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,之后将灰色拟合后的残差作为优化后的BP神经网络的输入样本进行训练和测试,进而建立灰色遗传BP神经网络预测模型。组合模型充分结合了BP神经网络自适应学习的优点,避免了灰色方法及模型在非线性预测方面的缺陷;同时集成了遗传算法的全局寻优性能,弥补了神经网络容易陷入局部极值点的缺陷。与灰色GM(1,1)和单一BP神经网络对比表明,组合模型能保证较优的局部预测值和较高的全局预测精度,应用于复杂的大坝变形预测中是可行的。
- 卢献健卢献健蒋园园刘海锋
- 关键词：大坝变形BP神经网络
- TEQC与QCVIEW32在GPS数据预处理中的应用被引量：1
- 2017年
- TEQC是GPS数据预理中常用的工具,可对数据进行格式转换、编辑和质量检查;绘图工具QCVIEW32能对TEQC质量检查的绘图文件进行可视化处理。将TEQC与QCVIEW32相结合,对GPS观测数据进行了预处理。结果表明,采用该方法能有效地进行可视化分析和误差剔除,进一步减小电离层延迟、周跳、多路径等误差对数据的影响,预处理后的GPS观测数据质量较好。
- 刘海锋任超郑中天蒋园园梁月吉
- 关键词：GPS多路径电离层延迟周跳
- 星载原子钟性能及预报模型研究
- 全球导航定位系统是以高精度的时间系统作为依托，开展实时定位系统。卫星钟作为全球导航系统的核心部分，其性能直接决定着卫星导航的时频精度，进而影响导航定位。导航卫星性能由卫星钟性能指标评定，卫星钟性能的评定指标一般包括频率准...
- 蒋园园
- 关键词：数据预处理钟差预报
- 文献传递
