大坝基础渗流量预测的交替学习人工神经网络方法研究

• 作者: 何薪基 徐卫超 田斌
• 来源期刊: 三峡大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 大坝 交替学习 神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2002,（1）
• 页码范围: 52-55
• 页数: 4页
• 分类号: TV698.1|TP18
• 字数: 2623字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-948X.2002.01.011

摘要

人工神经网络通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理,具有高度非线性、自适应、自学习等一系列优点,广泛应用于物理量的预测预报中.为此提出并建立了基于交替学习迭代算法的人工神经网络模型,结合清江隔河岩水电站的实际,研究了这种模型在大坝基础渗流量预测中的应用,其预报精度较高,可望推广应用到大坝安全监控中去.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田斌	三峡大学土木水电学院	149	1142	16.0	28.0
2	何薪基	三峡大学土木水电学院	20	275	9.0	16.0
3	徐卫超	三峡大学土木水电学院	12	53	4.0	6.0