【摘 要】
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基于人工神经网络的非线性映射特征,在渗流有限元计算的基础上,结合水头和渗流量等实测资料提出了大坝渗透系数的反演方法.为了克服经典神经网络存在的缺陷,提出了模拟退火的
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基于人工神经网络的非线性映射特征,在渗流有限元计算的基础上,结合水头和渗流量等实测资料提出了大坝渗透系数的反演方法.为了克服经典神经网络存在的缺陷,提出了模拟退火的交替迭代算法神经网络新方法.在相同的初始条件下,用该新方法和经典网络进行了比较,得出前者的优越性和有效性.同时将该方法用于大坝的渗流反分析,利用反演出的渗透系数进行渗流场计算.数值计算结果表明,这种方法对大坝渗透系数反演问题具有较高的识别精度,反演结果可靠,可以用于实际工程.
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