【摘 要】
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考虑渗流的主要影响因子,运用遗传神经网络建立了大坝渗流实时预报模型.该模型具有再学习能力,在应用过程中,可以用新的观测资料对模型不断地进行学习训练,且随着样本的积累,
【机 构】
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大连理工大学,土木水利学院,辽宁,大连,116024
【出 处】
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2007年地面和地下工程中岩石和岩土力学热点问题研讨会
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考虑渗流的主要影响因子,运用遗传神经网络建立了大坝渗流实时预报模型.该模型具有再学习能力,在应用过程中,可以用新的观测资料对模型不断地进行学习训练,且随着样本的积累,模型预报精度不断提高,预报速度很快,因而完全满足实时预报的需要.利用该模型对丰满大坝横向扬压力进行了建模预报,预报值与实测值基本吻合,预测精度高,证明该方法用于大坝渗流实时预报的有效性和实用性.
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