人民黄河
人民黃河
인민황하
Yellow River
2007年
6期
65-66,68
,共3页
土石坝%渗透系数%参数识别%人工神经网络
土石壩%滲透繫數%參數識彆%人工神經網絡
토석패%삼투계수%삼수식별%인공신경망락
根据心墙土石坝的测压管观测资料,采用人工神经网络的方法可识别大坝不同部位的平均渗透系数.通过修正神经网络学习算子及对观测资料进行归一化处理,提高了参数识别的速度.具体算例证明该方法具有较高的参数识别精度,收敛速度快,且抗噪音能力强,拟合误差小于0.16.
根據心牆土石壩的測壓管觀測資料,採用人工神經網絡的方法可識彆大壩不同部位的平均滲透繫數.通過脩正神經網絡學習算子及對觀測資料進行歸一化處理,提高瞭參數識彆的速度.具體算例證明該方法具有較高的參數識彆精度,收斂速度快,且抗譟音能力彊,擬閤誤差小于0.16.
근거심장토석패적측압관관측자료,채용인공신경망락적방법가식별대패불동부위적평균삼투계수.통과수정신경망락학습산자급대관측자료진행귀일화처리,제고료삼수식별적속도.구체산예증명해방법구유교고적삼수식별정도,수렴속도쾌,차항조음능력강,의합오차소우0.16.
