【摘 要】
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针对经典的BP网络存在的一些缺陷,采用了径向基函数神经网络(RBFNN).在相同的收敛条件下,用RBFNN和经典算法的BP网络进行了比较,表明前者具有优越性.在工程实例中,基于人工神
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针对经典的BP网络存在的一些缺陷,采用了径向基函数神经网络(RBFNN).在相同的收敛条件下,用RBFNN和经典算法的BP网络进行了比较,表明前者具有优越性.在工程实例中,基于人工神经网络的非线性特点,在三维渗流有限元的基础上,利用RBFNN反演了大坝的渗透系数.并利用反演结果进行渗流场分析,水头预报值也有很高的精度,说明反演结果是正确的,从而,验证了RBFNN应用于反演分析中的可靠性.
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