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基于改进神经网络的大坝安全监控模型
基于改进神经网络的大坝安全监控模型
作者:
沈卓君
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
大坝
安全监控
神经网络
遗传算法
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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基于改进BP神经网络的预测模型及其应用
神经网络
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期刊文献
内容分析
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关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
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
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
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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
主办单位:
安徽省农业科学院
出版周期:
半月刊
ISSN:
0517-6611
CN:
34-1076/S
开本:
大16开
出版地:
安徽省合肥市农科南路40号
邮发代号:
26-20
创刊时间:
1961
语种:
chi
出版文献量(篇)
78281
总下载数(次)
236
总被引数(次)
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