【摘 要】
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针对大坝变形预测模型长期预测精度较低的问题,提出了一种基于中心等分布的RBFNN长期预测模型,以东江流域某混凝土双曲拱坝为例进行了长期预测,并在同等条件下与BP神经网络和
【机 构】
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河海大学地球科学与工程学院,中国人民解放军91561部队,
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针对大坝变形预测模型长期预测精度较低的问题,提出了一种基于中心等分布的RBFNN长期预测模型,以东江流域某混凝土双曲拱坝为例进行了长期预测,并在同等条件下与BP神经网络和多元回归预测模型进行了比较。结果表明,该模型预测精度较高,具有良好的适用性。
Aiming at the low long-term prediction accuracy of dam deformation prediction model, a long-term RBFNN prediction model based on central and other distributions is proposed. Taking a concrete double curvature arch dam of Dongjiang River as an example, a long-term prediction is made and under the same conditions BP neural network and multiple regression prediction model were compared. The results show that the model has high prediction accuracy and good applicability.
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