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LM-CDBN超高层变形预测模型的构建与应用

来源 :西南交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wyj132

【摘 要】

：

为提高超高层建筑变形预测精度,对附有条件的深度信念网络(conditional deep belief network,CDBN)模型中权值及阈值调整方法进行了改进,使用LM (Levenberg-Marquardt)算法作为新的模型定权机制,构建了LMCDBN网络模型;将构建的LM-CDBN超高层变形预测模型应用于一座298 m超高层建筑中;然后用训练误差、预测值拟合度、预测结果稳定性组成的综合

【作 者】

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邱冬炜 王彤 段明旭 罗德安 王来阳 

【机 构】

：

北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,北京建筑大学现代城市测绘国家测绘地理信息局重点实验室

【出 处】

：

西南交通大学学报

【发表日期】

：

2020年02期

【关键词】

：

深度信念网络 变形 预测 数据处理 参数估计 

【基金项目】

：

国家重点研发计划(2017YFB0503700),中国住房和城乡建设部科学技术计划(2015-K8-050)

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为提高超高层建筑变形预测精度,对附有条件的深度信念网络(conditional deep belief network,CDBN)模型中权值及阈值调整方法进行了改进,使用LM (Levenberg-Marquardt)算法作为新的模型定权机制,构建了LMCDBN网络模型;将构建的LM-CDBN超高层变形预测模型应用于一座298 m超高层建筑中;然后用训练误差、预测值拟合度、预测结果稳定性组成的综合评价体系对模型进行了评价;最后,将LM-CDBN模型分别与深度信念模型(deep belief netw

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