广义回归神经网络在土石坝渗流监测中的应用

• 作者: 刘甘华 叶少有
• 来源期刊: 水电自动化与大坝监测
• 学科: 工学
• 关键词: 土石坝 广义回归神经网络 渗流监测
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 57-59
• 分类号: TV7
• 字数: 2436字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3893.2010.03.017

摘要

通过建立土石坝渗流监测数据的广义回归神经网络(GRNN)模型,对花凉亭水库坝基渗流测压管的监测数据进行了拟合与预测,并将其拟合预测结果与反向传播神经网络(BPNN)、多元逐步回归模型的拟合预测结果进行对比分析.结果表明,GRNN模型在数据拟合与预测方面均取得了很好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶少有	合肥工业大学土木与水利工程学院	33	247	10.0	14.0
2	刘甘华	合肥工业大学土木与水利工程学院	2	7	1.0	2.0