水电能源科学
水電能源科學
수전능원과학
INTERNATIONAL JOURNAL HYDROELECTRIC ENERGY
2008年
5期
101-103
,共3页
时变模型%BP模型%改进的模糊神经网络%水平位移
時變模型%BP模型%改進的模糊神經網絡%水平位移
시변모형%BP모형%개진적모호신경망락%수평위이
针对时变监控模型比常规监控模型更有效且能准确进行变量分离,通过改进的模糊神经网络(IFNN)结合时变模型对陈村水库大坝的水平位移进行拟合与预测,并与BP模型做了比较.结果表明,该模型拟合及预测精度均较BP模型高,与工程实例相近,可推广应用.
針對時變鑑控模型比常規鑑控模型更有效且能準確進行變量分離,通過改進的模糊神經網絡(IFNN)結閤時變模型對陳村水庫大壩的水平位移進行擬閤與預測,併與BP模型做瞭比較.結果錶明,該模型擬閤及預測精度均較BP模型高,與工程實例相近,可推廣應用.
침대시변감공모형비상규감공모형경유효차능준학진행변량분리,통과개진적모호신경망락(IFNN)결합시변모형대진촌수고대패적수평위이진행의합여예측,병여BP모형주료비교.결과표명,해모형의합급예측정도균교BP모형고,여공정실례상근,가추엄응용.
