基于主成分分析的BP神经网络在形变预测中的应用.pdf

第２８卷第２期 大地 测 量 与地 球 动 力 学 Ｖｏｌ．２８Ｎｏ．２ ２００８年４月 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＧＥＯＤＥＳＹＡＮＤＧＥＯＤＹＮＡＭＩＣＳ 　 Ａｐｒ．，２００８ 　　文章编号：１６７１５９４２（２００８）０２　　 基于主成分分析的ＢＰ神经网络在形变预测中的应用 １） １，２） １） 陈兴权 　王解先 　谷　川 ( １）同济大学测量与国土信息工程系，上海　２０００９２ ) ２）现代工程测量国家测绘局重点实验室，上海　２０００９２ 摘　要　为提高形变预测的精度，提出将主成分分析与改进的ＢＰ神经网络相结合用于形变监测数据处理。通过 编程实现该算法，并用实测数据进行验证，结果表明：与其他方法相比，基于主成分分析的改进ＢＰ神经网络能取得 更好的预测效果。 关键词　形变；主成分分析；神经网络；预测；形变监测 中图分类号：ＴＤ１７３　　　　文献标识码：Ａ ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＯＦＢＰＮＥＵＲＡＬＮＥＴＷＯＲＫＢＡＳＥＤＯＮＰＲＩＮＣＩＰＡＬ ＣＯＭＰＯＮＥＮＴＡＮＡＬＹＳＩＳＩＮＤＥＦＯＲＭＡＴＩＯＮＦＯＲＥＣＡＳＴＩＮＧ １） １，２） １） ＣｈｅｎＸｉｎｇｑｕａｎ ，ＷａｎｇＪｉｅｘｉａｎ ａｎｄＧｕＣｈｕａｎ １）ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＧｅｏＩｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，ＴｏｎｇｊｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ　２０００９２ ( ２）ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＭｏｄｅｒｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｕｒｖｅｙｉｎｇｏｆＳＢＳＭ，Ｓｈａｎｇｈａｉ　２０００９２ ) Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｎｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｏｒｔｈｅｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｆｔｈｅｎｅｗｍｅｔｈｏｄｃａｎ ｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｆｏｒｅｃａｓｔｅｄｄａｔａ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｇｒａｍｍｅｄａｎｄｖｅｒｉｆｉｅｄｂｙｕｓｅ ｏｆｍｅａｓｕｒｅｄｄａｔａ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｏｔｈｅｒｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｂａｓｅｄｏｎ ｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｃａｎａｃｈｉｅｖｅｂｅｔｔｅｒｆｏｒｅｓｔｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ；ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ；ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ 和非线性转换的复杂网络系统。人工神经网络有如 １　引言 下几个突出的优点：可以充分逼近任意复杂的非线 随着现代科技发展特别是计算机技术的进步， 性关系；所有定量或定性的信息都等势分布贮存于 各种理论和方法为形变预测提供了广泛的研究途 网络内的各神经元，有很强的鲁棒性和容错性；采用 径，如回归分析方法，时间序列分析方法，灰色模型 并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可 分析方法，人工神经网络方法等，预测的精度和可靠 能；可学习和自适应不知道或不确定的系统；能够同 性不断提高。人工神经网络（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｔ