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基于RBF神经网络的土体导热系数非线性预测
基于RBF神经网络的土体导热系数非线性预测
作者:
关鹏
焦玉勇
段新胜
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
土体
导热系数
RBF神经网络
非线性预测
体积分数
摘要:
土体导热系数对于浅层地热能、地下空间等的开发利用和地层储能、核废料处置等的设计具有重要意义.在前人研究的基础上,对于同一地区同类型的土体,选取土体中固体、液体和气体的体积分数作为自变量,导热系数为因变量,利用SPSS软件RBF神经网络进行非线性预测.以在文献中收集的红黏土、粉土、高压实膨润土等数据进行计算分析,验证了该方法的优越性.然后用该方法对北京平原区浅层地热能资源地质勘查项目和杭州市萧山区浅层地热能资源调查评价项目中的数据进行了计算和预测,预测结果与实测值的平均相对误差均小于5%.
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文献信息
篇名
基于RBF神经网络的土体导热系数非线性预测
来源期刊
太阳能学报
学科
关键词
土体
导热系数
RBF神经网络
非线性预测
体积分数
年,卷(期)
2021,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
171-178
页数
8页
分类号
TK519
字数
语种
中文
DOI
10.19912/j.0254-0096.tynxb.2018-1118
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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太阳能学报
主办单位:
中国可再生能源学会
出版周期:
月刊
ISSN:
0254-0096
CN:
11-2082/TK
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区花园路3号
邮发代号:
2-165
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
7068
总下载数(次)
14
总被引数(次)
77807
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