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基于改进神经网络的大坝安全监控模型

沈卓君

桂林工学院电子与计算机系 广西桂林541004

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。
  • DOI:

    10.13989/j.cnki.0517-6611.2008.12.005

  • 专辑:

    农业; 理工C(机电航空交通水利建筑能源)

  • 专题:

    水利水电工程

  • 分类号:

    TV698.1

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