土石坝渗流的自学习神经网络模型

• 作者: 何勇军 沈秋
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 自学习神经网络 土石坝 渗流 监控模型
• 年，卷（期）: 2002,（2）
• 所属期刊栏目: 水工建筑
• 页码范围: 26-29
• 页数: 4页
• 分类号: TV698.1
• 字数: 5654字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0860.2002.02.008

摘要

通过对土石坝渗流的成因分析,应用人工神经网络原理,并结合某土石坝的实测资料,建立了渗流自学习神经网络监控模型,给出了模型的输入、输出因子和模型结构.所提出的自学习神经元有正向传播信息、反向传播误差及学习的功能,是一个独立实体,由自学习神经元可方便地构成自学习BP网络.所建立的渗流监控模型不仅可用于大坝渗流分析,同时可以用于监视大坝的安全运行和预报.从模型的计算结果看,计算值与实测值基本重合,所建模型是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何勇军	河海大学水利水电工程学院	5	50	3.0	5.0