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心墙坝渗透系数反演修正神经网络法研究

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摘要

根据心墙土石坝的测压管观测资料,采用人工神经网络的方法可识别大坝不同部位的平均渗透系数.通过修正神经网络学习算子及对观测资料进行归一化处理,提高了参数识别的速度.具体算例证明该方法具有较高的参数识别精度,收敛速度快,且抗噪音能力强,拟合误差小于0.16.

著录项

来源
《人民黄河》|2007年第6期|65-6668|共3页
作者
苗丽; 郭雪莽; 王复明;
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作者单位

郑州大学,环境与水利学院,河南,郑州,450002;

浙江水利水电专科学校,浙江,杭州,310018;

郑州大学,环境与水利学院,河南,郑州,450002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类土石坝（当地材料坝、填筑坝）;水文预报;
关键词
土石坝; 渗透系数; 参数识别; 人工神经网络;
入库时间 2022-08-17 17:20:26

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