水电能源科学
水電能源科學
수전능원과학
INTERNATIONAL JOURNAL HYDROELECTRIC ENERGY
2003年
4期
26-27,34
,共3页
王志旺%吴盖化%张漫%张保军
王誌旺%吳蓋化%張漫%張保軍
왕지왕%오개화%장만%장보군
大坝渗流监测%人工神经网络%遗传算法%预测
大壩滲流鑑測%人工神經網絡%遺傳算法%預測
대패삼류감측%인공신경망락%유전산법%예측
基于遗传神经网络的基本概念及学习步骤,对大坝坝基渗流量、坝基扬压力监测数据进行了训练和预测.结果表明,利用遗传算法特有的全局优化能力,可以较好地完成网络的学习,而且还减少了网络训练次数,缩短了网络训练时间.
基于遺傳神經網絡的基本概唸及學習步驟,對大壩壩基滲流量、壩基颺壓力鑑測數據進行瞭訓練和預測.結果錶明,利用遺傳算法特有的全跼優化能力,可以較好地完成網絡的學習,而且還減少瞭網絡訓練次數,縮短瞭網絡訓練時間.
기우유전신경망락적기본개념급학습보취,대대패패기삼류량、패기양압력감측수거진행료훈련화예측.결과표명,이용유전산법특유적전국우화능력,가이교호지완성망락적학습,이차환감소료망락훈련차수,축단료망락훈련시간.
