简介：本文根据神经网络的基本原理，利用实测数据建立了用于大断面隧道收敛变形预测的BP神经网络模型。基于神经网络的预测模型具有预测精度高，使用方便灵活，适合于复杂系统的特点，是解决隧道变形预测问题的一种崭新途径。
简介：小波神经网络对建筑物变形预报具有较高的模型拟合及预报精度.从小波神经网络算法原理出发,阐述了使用该方法对所获得的桥梁变形监测数据进行模型建立及预报的过程,并利用Matlab实现了编程代码.通过对某桥梁变形监测预报的应用表明,该方法具有很强的可行性和实用性,可及早为桥梁变形预警,避免或减少灾害的发生.
简介：首先简要介绍了BP网络及其算法的基本原理,然后,详细讨论了GPS高程拟合系统的研制,并结合某GPS首级施工控制网实例,将该高程拟合系统中的BP网络算法具体应用于GPS高程拟合中。结果表明,BP网络算法在GPS高程拟合中是完全可行的,该高程拟合系统在工程实践中具有一定的实用价值。
简介：在深度学习理论模型的基础上,提出了基于卷积神经网络的云检测方法。以GF-2号卫星影像为数据源,选取广西壮族自治区贵港市为实验区,提取了不同下垫面的云,验证了该方法的有效性。
隧道变形预测的BP神经网络模型
基于小波神经网络的桥梁变形监测预报
BP神经网络法在GPS高程拟合中的应用
基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像云检测
