基于模拟退火的Gauss-Newton算法的神经网络在渗流反分析中的应用

摘要：

提出了模拟退火的Gauss-Newton算法的神经网络,克服了经典BP网络存在的一些缺陷.并以正弦函数的迭代收敛为例,证明了该方法的正确性,有效性和优越性.同时将该方法用于同乐坪大坝的渗流反分析,利用反演出的渗透系数进行渗流场计算.得到的水头预报值与观测值相吻合,可知反演结果是正确的,说明该方法用于实践工程的渗流参数识别是可行的.

关键词：模拟退火的Gauss-Newton算法、反分析、渗透系数

所属期刊栏目：26

分类号：TV223.6

在线出版日期：2005-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：404-408,414