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摘要:
神经网络独特的结构和强大的信息处理能力为大坝安全监控提供了有力的技术支持.针对传统神经网络存在的网络学习速度慢,容易陷入局部最优以及网络结构参数经验取值的缺陷,建立了一种新的基于改进神经网络大坝安全监控模型,在网络学习算法上采用LM算法以提高网络的收敛性能,并利用遗传算法确定神经网络结构参数.对某混凝土重力坝的实例计算表明,该模型预报精度可满足工程要求,具有良好的应用前景.
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文献信息
篇名 基于改进神经网络的大坝安全监控模型
来源期刊 安徽农业科学 学科 工学
关键词 大坝 安全监控 神经网络 遗传算法
年,卷(期) 2008,(12) 所属期刊栏目 农业信息
研究方向 页码范围 5243-5244
页数 2页 分类号 TV698
字数 2031字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0517-6611.2008.12.187
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 沈卓君 桂林工学院电子与计算机系 12 88 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
大坝
安全监控
神经网络
遗传算法
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
安徽农业科学
半月刊
0517-6611
34-1076/S
大16开
安徽省合肥市农科南路40号
26-20
1961
chi
出版文献量(篇)
78281
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236
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