节点文献

基于人工神经网络的混凝土大坝渗透系数反演

Inversion of Permeability Coefficients of Concrete Dam Based on Artificial Neural Network

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 王俊刘进宝韩剑陈艳

【Author】 WANG Jun1, LIU Jinbao1, HAN Jian2, CHEN Yan3(1.Yellow River Conservancy Technical Institute,Kaifeng 475001,China;2.Pingdingshan Institute of Technology,Pingdingshan 467000,China;3.Reconnaissance,Planning,Design and Research Institute, Yellow River Conservancy Commission,Zhengzhou 450003,China.) 

【机构】 黄河水利职业技术学院平顶山工学院黄河水利委员会勘测规划设计研究院 河南开封475001河南开封475001河南平顶山467000河南郑州450003

【摘要】 基于人工神经网络方法,采用修正的BP算法,根据坝基扬压力和渗漏量的观测数据建立了识别混凝土大坝渗透系数的反演方法.工程实践表明,该法具有识别精度高和收敛速度快等特点.由反演结果进行大坝渗流正分析,所得水头预报值的误差小于0 6%.

【Abstract】 Based on artificial neural network,a modified BP method is used to build an inversion method to identify the permeability coefficient of concrete dam with data of uplift pressure of the dam foundation and leakage.The practical application shows that this method has higher accuracy and faster convergence rate.The percentage error of the forecast water head is less than 06 percent with this method. 

  • 【文献出处】 华北水利水电学院学报 ,Journal of North China Institute of Water Conservancy and Hydroelectric Power , 编辑部邮箱 ,2003年03期
  • 【分类号】TV223.4;TP18
  • 【被引频次】11
  • 【下载频次】192
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络