【摘 要】
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为综合多测点监测信息建立海堤渗压预测模型,揭示其受海洋潮位等因素影响的复杂而特殊的变化规律,以径向基函数（RBF）神经网络为建模工具,采用前期潮位因子、积分型降雨因子、时
【机 构】
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合肥工业大学土木与水利工程学院,上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院
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为综合多测点监测信息建立海堤渗压预测模型,揭示其受海洋潮位等因素影响的复杂而特殊的变化规律,以径向基函数（RBF）神经网络为建模工具,采用前期潮位因子、积分型降雨因子、时效因子构建模型输入层,对符合条件的多个渗压测点进行综合训练、预测.同时根据海堤渗压特点,对建模中RBF网络的计算中心选取方法加以探讨,进而结合模糊C均值聚类算法确定计算中心.以浦东海堤实测资料实现了该模型建立的具体过程,取得理想效果,并给出了应用建议.
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