GRNN神经网络在坝基渗流预测中的应用

• 作者: 仲云飞 夏辉 曹阳 梅一韬 陈端
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 工学
• 关键词: 广义回归神经网络 渗流预测 BP神经网络 坝基渗流
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 水利水电工程
• 页码范围: 118-119,123
• 页数: 3页
• 分类号: TV139.11
• 字数: 2516字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2012.10.037

摘要

人工神经网络在大坝监测资料分析及预测中应用效果良好,而广义回归神经网络具有柔性网络结构、很强的非线性映射能力及高度的容错性,非常适合解决非线性问题.实例分析结果表明:与BP神经网络相比,广义回归神经网络在预测能力及学习速度上具有明显优势,且样本较少时其预测效果也较好.