【摘 要】
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大坝裂缝开度是大坝安全的重要特征之一。针对传统裂缝开度预测模型的不足,提出了基于RBF神经网络的裂缝开度预测模型,该模型克服了传统模型容易陷入局部极小和运算迭代量大
【机 构】
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诸暨市石壁水库,诸暨市水利水电局,河海大学水利水电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（50809025）
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大坝裂缝开度是大坝安全的重要特征之一。针对传统裂缝开度预测模型的不足,提出了基于RBF神经网络的裂缝开度预测模型,该模型克服了传统模型容易陷入局部极小和运算迭代量大的缺点,有效地提高学习速度,加快了收敛速度,缩短了训练时间,使得预测精度提高,因此能较好地预测裂缝开度值。利用Matlab的RBF神经网络工具箱建立了裂缝开度预测模型,并应用于实际工程中,取得了较高的拟合预报精度,说明该方法具有较强的实用性。
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