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文献标题: 基于递阶对角神经网络的大坝变形预报模型
文献来源: 赵二峰;金永强;金怡;杨阳;  武汉大学学报(工学版)  2009年  03期
文献关键词: 大坝变形预测递阶对角神经网络串并联模型动态BP学习算法预报
文献摘要: 针对大坝工作条件复杂,影响因素繁多,致使现有监控模型预报精度偏差过大问题,基于递阶对角神经网络能够逼近任意非线性函数的特点,使用串并联模型辨识器,采用动态BP学习算法,以水压、温度和时效因子为输入量,坝体位移为输出量,结合工程实例提出了大坝变形监测的递阶对角神经网络模型,并将该模型用于坝体变形数据的拟合分析及其预测预报.研究表明,该网络不仅收敛速度快,提高了算法的效率,而且对实测数据具有较好的拟合效果,提高了预报精度,在大坝安全预测分析中具有有效性和优越性.
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