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高陡岩体边坡的稳定性是一个内部存在多种相互联系、相互影响因素的复杂系统,而BP人工神经网络属于非线性动态系统,较适合用于评价高陡岩体边坡稳定性。分析了BP网络模型参数对高陡岩体边坡稳定性评价精度的影响,并提出了对模型参数进行优化,以提高预测精度的若干办法。用一工程实例对参数优化后的BP神经网络在高陡岩体边坡稳定性评价中的应用效果进行了检验。研究表明,用经参数优化的BP人工神经网络模型预测高陡岩体边坡稳定性是可行的,预测结果虽然与实际状态存在一定的误差,但仍可以相对准确地反映边坡稳定状况。 相似文献
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采用微量滴碱法制备了具有不同碱化度(B)的聚合氯化铝(PAC)混凝剂,试验了它在焦化废水中的混凝性能、残留铝量及影响因素.结果表明:投加量、pH、碱化度影响PAC的混凝效果;当碱化度为1.5时,混凝效果最佳,残留铝含量最低;随着COD的降低,残留铝含量也降低,两者的变化趋势具有一致性. 相似文献
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