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摘要:
为了评价水位、温度等环境量对大坝观测效应量的综合影响程度,并由此定量分析评价大坝的运行状态,提出了确定大坝观测效应量的各分量比例的神经网络方法.根据大坝的观测资料,利用误差反向传播的神经网络(BP网络)建立效应量与环境量关系的神经网络模型,BP网络的输入变量为水位、温度、时效等环境量因子,网络的输出变量为效应量.利用网络的权值来表示网络的输入变量对网络的输出变量的影响程度,从而确定水位、温度等分量占效应量的比例.文章通过工程实例验证了该方法的有效性.结果表明,该方法简便实用,可定量分析水位、温度等环境对效应量的影响程度,有助于进一步分析大坝的安全性态.
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内容分析
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文献信息
篇名 确定大坝效应量分量比例的神经网络方法
来源期刊 水利学报 学科 工学
关键词 大坝 神经网络 BP网络 效应量 环境量 比例
年,卷(期) 2003,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 111-114
页数 4页 分类号 TV698
字数 2376字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0559-9350.2003.06.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 施斌 南京大学地球科学系 291 5962 43.0 65.0
2 吴中如 河海大学水利水电学院 166 2807 29.0 46.0
3 王建 河海大学水利水电学院 64 369 13.0 17.0
4 徐洪钟 南京大学地球科学系 14 939 13.0 14.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
大坝
神经网络
BP网络
效应量
环境量
比例
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水利学报
月刊
0559-9350
11-1882/TV
大16开
北京复兴路甲一号中国水利水电科学研究院A座1156室
1956
chi
出版文献量(篇)
4656
总下载数(次)
11
总被引数(次)
174211
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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