高坝基岩多点变形监测的GRNN模型研究

• 作者: 刘俊 黄铭
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 广义回归神经网络 高坝 基岩变形 模型监测
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 大坝安全监测
• 页码范围: 84-86
• 页数: 3页
• 分类号: TV698.11
• 字数: 2432字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0559-9342.2007.03.028

摘要

为有效地进行大坝基岩多测点变形分析预测,在既有的大坝变形安全监测数学模型结构基础上,利用广义回归神经网络(GRNN)良好的非线性拟合能力建立变形预测模型,并针对高坝基岩多点位移计监测的实际情况,以多个测点的变形量为分析对象,在利用历史变形资料进行训练后实现多点变形预测.实例计算与比较结果表明,GRNN模型计算快、精度高,是进行多测点非线性变形监测预报的有效工具.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘俊	上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院	143	932	16.0	24.0
2	黄铭	上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院	35	506	14.0	22.0