文件名称：基于递阶对角神经网络的大坝变形预报模型 (2009年)
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更新时间：2024-06-08 21:30:33
工程技术 论文
针对大坝工作条件复杂,影响因素繁多,致使现有监控模型预报精度偏差过大问题,基于递阶对角神经网络 能够逼近任意非线性函数的特点,使用串并联模型辨识器,采用动态 BP学习算法,以水压、温度和时效因子为输入 量,坝体位移为输出量,结合工程实例提出了大坝变形监测的递阶对角神经网络模型,并将该模型用于坝体变形数 据的拟合分析及其预测预报。研究表明,该网络不仅收敛速度快,提高了算法的效率,而且对实测数据具有较好的 拟合效果,提高了预报精度,在大坝安全预测分析中具有有效性和优越性。