为探究不同训练函数对于非线性自回归(nonlinear auto regressive,NAR)高铁沉降预测模型影响,研究选择以我国某段高铁沉降数据作为研究对象,探究不同训练函数对于NAR高铁沉降预测模型的影响.试验结果表明:在本次数据预测模型研究中,弹性反向传播算法表现出更优的预测水平,其预测结果的RMSE=0.52 mm,MRE=0.04 mm,ME=0.40 mm,MSE=0.31 mm.动量梯度下降法算法表现出更快的训练速度,其完成参数训练平均时间为42.42 s,研究结果可为后续对于NAR高铁沉降预测模型的训练模型选取提供参考.
训练函数 非线性自回归模型 高铁沉降 预测