首页 > 期刊 > 仪器仪表学报 > 基于RBF神经网络的桥梁挠度数据恢复研究 【正文】
摘要:本文以桥梁挠度数据作为研究对象,对其测量点进行了关联分析,并依据RBF神经网络强大的函数逼近能力,提出了一种基于神经网络模型来恢复不可靠测量数据的方法。在仿真实验中,通过对比实验(该方法的均方误差为2E-9,线性回归法均方误差为0.6974),证实了该方法在理论和实践上的精确性和可行性。
关键词:挠度 关联分析 rbf神经网络 非线性逼近 数据恢复
单位:重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室; 重庆400044
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