10.3969/j.issn.1000-7598.2003.04.032
基于进化神经网络混凝土大坝变形预测
根据丰满大坝多年变形观测数据,建立了基于进化神经网络混凝土大坝变形预测方法.经典的BP神经网络的缺陷在于收敛速度慢和泛化能力弱等特性.与普通的多元回归方法和传统的BP神经网络相比,采用遗传算法训练的人工神经网络预测模型预报大坝的变形具有精度高和全局收敛的特点.在丰满大坝工程实际应用表明,所建立的基于进化神经网络混凝土大坝变形预报方法与广泛采用的统计方法相比,可以显著提高大坝变形预报精度.
人工神经网络、变形预报、混凝土大坝、遗传算法
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TU454;O233(土力学、地基基础工程)
国家自然科学基金10072014;高等学校博士学科点专项科研项目
2003-09-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
634-638