基于神经网络模型的五强溪大坝多测点位移模型
相比单点模型,多测点模型可以从整体上对大坝进行变形分析预报,有利于从整体掌握大坝的安全运营状况.利用BP神经网络建立五强溪大坝多测点模型,并与传统的线性模型—逐步回归模型进行对比分析.结果表明,基于BP神经网络的非线性大坝多测点模型在拟合和预测精度上均有提高,表明该方法在大坝变形分析中有着较好的应用前景.
大坝安全监测、多测点模型、BP神经网络、逐步回归模型
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TV698.1(水利枢纽、水工建筑物)
2017-06-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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