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基于BP神经网络的坝体垂直位移预测

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【作者】 陆杰崔晨风

【Author】 LU Jie et al(College of Water Resources and Architectural Engineering,Northwest A&F University,Yangling,Shaanxi 712100)

【机构】 西北农林科技大学水利与建筑工程学院

【摘要】 利用建立多元回归模型的方法对大坝的垂直位移进行预测,往往因为数学模型的局限性和对影响因子分析的不全面导致预测结果不准确。利用BP神经网络良好的非线性问题处理能力和自学习功能,通过训练神经网络,对水电站坝体的垂直位移进行了有效的预测,得到与实测值相对误差小于1%的预测结果,从而实现对大坝更为可靠的安全监测。

【关键词】 预测垂直位移BP神经网络
【基金】 精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目“结构材料试件力学变形的精密测量技术研究”(PF2011-21);西北农林科技大学创新实验项目“金康电站大坝安全因子耦合机理研究”(1201210712076)
【所属期刊栏目】 农业信息科学 (2013年13期)
  • 【DOI】10.13989/j.cnki.0517-6611.2013.13.060
  • 【分类号】TV698.1
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】31
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