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基于坝基岩体渗流场正演分析的数学模型，通过观测渗流区域地下水运动的动态信息反演坝基岩体的渗透系数。将遗传算法和神经网络相结合，所建立的遗传神经网络具有较快的训练速度和较强的泛化能力。数值算例表明，遗传神经网络在求解坝基岩体渗透系数反演问题中具有较高的计算效率和识别精度。
基于遗传神经网络的坝基岩体渗透系数识别
【摘 要】
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基于坝基岩体渗流场正演分析的数学模型，通过观测渗流区域地下水运动的动态信息反演坝基岩体的渗透系数。将遗传算法和神经网络相结合，所建立的遗传神经网络具有较快的训练速度
【机 构】
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大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室大连116023
【出 处】
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岩石力学与工程学报
【发表日期】
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2004年5期
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