基于多因素影响的BP-RBF神经网络渗流预测模型 |
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引用本文: | 李鹏犇,苏亮渊,贾亚杰,孟弯弯. 基于多因素影响的BP-RBF神经网络渗流预测模型[J]. 人民黄河, 2018, 0(4): 132-135 |
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作者姓名: | 李鹏犇 苏亮渊 贾亚杰 孟弯弯 |
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作者单位: | 太原理工大学水利科学与工程学院 |
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摘 要: | 为提高大坝坝基渗流的预测精度,把BP神经网络较强的模糊推理和自学能力与RBF神经网络在函数收敛中的快速性和绝对性相结合,以避免BP神经网络陷入局部最小或不收敛,构建了以水库大坝库水深、降雨量和温度三参数为主要影响因素,大坝渗流量为观测值的函数关系。通过与汾河水库实测资料对比分析表明,基于BP-RBF神经网络模型的坝基渗流预测模型预测效果良好,可以为大坝的安全监测与病险防护提供数据支持,为大坝原型观测资料处理提供了新途径。
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关 键 词: | 大坝安全监测 渗流 预测 BP神经网络 RBF神经网络 汾河水库 |
BP-RBF Neural Network Seepage Model Under the Influence of Various Factors |
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Abstract: | |
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