大坝渗流统计模型在棉花滩水电站右岸绕坝渗流分析中的应用

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基于库水位和降雨对大坝渗流的影响存在滞后效应的特点,将粒子群算法引入库水位和降雨服从正态分布的大坝渗流统计模型中,优化查找库水位和降雨对渗流影响的滞后天数和影响天数。与传统大坝渗流统计模型的比较结果表明,所建模型精度更高。 Based on the characteristics of reservoir water level and rainfall on the seepage of the dam, the particle swarm optimization algorithm is introduced into the dam seepage statistical model which obeys the normal distribution of the reservoir water level and rainfall, and optimizes the lag days of the impact of reservoir water level and rainfall on the seepage And affect the number of days. The comparison with the traditional dam seepage statistical model shows that the accuracy of the proposed model is higher.
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