10.3969/j.issn.1008-536X.2013.04.003
基于QGA优化的BP神经网络的大坝渗流预报模型
针对BP神经网络的过拟合和收敛速度慢等问题,基于量子遗传算法(QGA)对网络初始权值、阀值进行优化,结合某电站实测资料建立了大坝渗流预报模型,通过对模型实例的比较,验证了模型的优越性.该模型在实际工程应用中有一定借鉴意义.
QGA优化、BP神经网络、渗流预报
25
TV214
2014-04-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
7-9,13
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10.3969/j.issn.1008-536X.2013.04.003
QGA优化、BP神经网络、渗流预报
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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