【摘 要】
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针对提高神经网络对大坝变形的预测能力,在对Murtagh提出的、小波与神经网络相结合的、用于复杂时间序列预测的'三阶段'策略进行改进的基础上,发展了一个解耦子波和
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针对提高神经网络对大坝变形的预测能力,在对Murtagh提出的、小波与神经网络相结合的、用于复杂时间序列预测的'三阶段'策略进行改进的基础上,发展了一个解耦子波和优化神经网络优势联合的预测模型.首先,利用冗余Haar小波变换的拟小波包特性提出了基于能量谱主峰重构的动力解耦空间构建技术,并将其替代'三阶段'策略中的第1阶段,从而为神经网络的应用创建了良好的平台;再者,利用最优脑外科医生进行网络结构修剪,建立了神经网络自身优化的'优化-时新窗'技术,并将其替代&
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