10.16058/j.issn.1005-0930.2018.06.007
基于水循环神经网络模型的海堤渗压预测研究
为提高海堤渗压的预测效果,在充分分析渗压影响因素的基础上,提出一种新型预测模型.将具有强大寻优能力的新型算法——水循环算法与神经网络相结合,以相关系数法筛选出的渗压主要影响因子作为模型输入,渗压作为模型输出,利用水循环算法搜索神经网络的最佳权值,建立海堤渗压水循环神经网络模型.通过上海浦东海堤实测信息对该模型进行验证,结果表明,水循环神经网络模型较BP模型具有更快的收敛速度和更高的预测精度.同时,基于等维新息思想,实现模型信息不断更新、渗压实时预测的效果.
海堤渗压预测、水循环算法、神经网络、因子筛选、等维新息
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TV698.1(水利枢纽、水工建筑物)
国家公益性行业科研专项;三峡库区地质灾害教育部重点实验室三峡大学开放基金;安徽省科技攻关计划
2019-01-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
1226-1234