10.3969/j.issn.1000-1379.2007.06.030
心墙坝渗透系数反演修正神经网络法研究
根据心墙土石坝的测压管观测资料,采用人工神经网络的方法可识别大坝不同部位的平均渗透系数.通过修正神经网络学习算子及对观测资料进行归一化处理,提高了参数识别的速度.具体算例证明该方法具有较高的参数识别精度,收敛速度快,且抗噪音能力强,拟合误差小于0.16.
土石坝、渗透系数、参数识别、人工神经网络
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TV641;P338(水利枢纽、水工建筑物)
河南省科技计划0523052200
2008-01-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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65-66,68