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摘要:
为了准确、 有效的预测水电站大坝大体积混凝土浇筑的冷水管内部污垢的累积规律,设计了一种基于K均值算法和Chebyshev神经网络相结合的污垢预测模型.利用改进的神经网络预测污垢系数时,具有算法简单、收敛速度快的特点.改进的Chebyshev神经网络模型提供了一个预测污垢系数的有效方法,且具有较好的预测能力;在相同的精度下,该方法的收敛速度优于一般的神经网络.
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文献信息
篇名 水电站混凝土浇筑用冷水管结垢系数的神经网络预测模型
来源期刊 水力发电 学科 工学
关键词 混凝土 冷水管 Chebyshev神经网络 K均值算法 污垢系数
年,卷(期) 2020,(10) 所属期刊栏目 水工建筑
研究方向 页码范围 68-72
页数 5页 分类号 TV642
字数 语种 中文
DOI
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 朱敏 9 11 2.0 3.0
2 赵玮 1 0 0.0 0.0
3 任万英 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
混凝土
冷水管
Chebyshev神经网络
K均值算法
污垢系数
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