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基于人工神经网络方法,采用修正的BP算法,根据坝基扬压力和渗漏量的观测数据建立了识别混凝土大坝渗透系数的反演方法.工程实践表明,该法具有识别精度高和收敛速度快等特点.由反演结果进行大坝渗流正分析,所得水头预报值的误差小于0.6%.
基于人工神经网络的混凝土大坝渗透系数反演
【摘 要】
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基于人工神经网络方法,采用修正的BP算法,根据坝基扬压力和渗漏量的观测数据建立了识别混凝土大坝渗透系数的反演方法.工程实践表明,该法具有识别精度高和收敛速度快等特点.
【机 构】
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黄河水利职业技术学院,平顶山工学院,黄河水利委员会
【出 处】
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华北水利水电学院学报
【发表日期】
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2003年3期
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