摘要
基于BP神经网络的基本原理建立了大坝混凝土和基岩模量反演分析模型,提出了模型样本的处理方法,并结合实例分析表明用神经网络方法反演大坝混凝土和基岩平均模量是一种行之有效的方法,反演值与实测值基本吻合。
This paper deals with back analysis of dam coefficient based on the artificial multiplayer feed forward neural network, and provides a learing sample pretreating method based on the suggested model. The result shows the validity and rationality of the model and its sample proceeding method.
出处
《水利与建筑工程学报》
2003年第4期22-23,30,共3页
Journal of Water Resources and Architectural Engineering
基金
江苏省水利科技重点项目(2002092)
江苏省高校省级重点实验室开放课题(KJS01061)
关键词
人工神经网络
大坝
反演法
弹性模量
混凝土
artificial neural network
dam
back analysis
modulus of elasticity