RBFNN模型在渗透系数反演中的应用

• 作者: 佘成学 刘先珊 张立君
• 来源期刊: 岩土力学
• 关键词: RBFNN 反演 渗透系数
• 年，卷（期）: 2003,（6）
• 页码范围: 1025-1028
• 页数: 4页
• 分类号: TV223.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7598.2003.06.033

摘要

针对经典的BP网络存在的一些缺陷,采用了径向基函数神经网络(RBFNN).在相同的收敛条件下,用RBFNN和经典算法的BP网络进行了比较,表明前者具有优越性.在工程实例中,基于人工神经网络的非线性特点,在三维渗流有限元的基础上,利用RBFNN反演了大坝的渗透系数.并利用反演结果进行渗流场分析,水头预报值也有很高的精度,说明反演结果是正确的,从而,验证了RBFNN应用于反演分析中的可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	佘成学	武汉大学水电学院	52	642	16.0	24.0
2	刘先珊	武汉大学水电学院	12	300	9.0	12.0
3	张立君		6	95	4.0	6.0