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基于逐步回归-BP神经网络的大坝变形监测模型
被引量:
8
1
作者
戚丹
包腾飞
+1 位作者
康业渊
柴丽莎
《水电能源科学》
北大核心
2013年第8期109-111,98,共4页
针对拱坝坝肩抗力体是坝体的重要受力部位,应用结合逐步回归分析方法的BP神经网络构建监测模型,以提高BP神经网络的泛化能力和模型的预测准度和精度,利用C语言编程训练,成功完成了预测,且传统模型预测数据的残差平方和大于改进后的残差...
针对拱坝坝肩抗力体是坝体的重要受力部位,应用结合逐步回归分析方法的BP神经网络构建监测模型,以提高BP神经网络的泛化能力和模型的预测准度和精度,利用C语言编程训练,成功完成了预测,且传统模型预测数据的残差平方和大于改进后的残差平方和。实例分析结果表明,该监测模型可行、有效,并具有通用性。
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关键词
坝肩抗力体变形
大
坝
变形
监测
监测模型
BP神经网络
逐步回归
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职称材料
题名
基于逐步回归-BP神经网络的大坝变形监测模型
被引量:
8
1
作者
戚丹
包腾飞
康业渊
柴丽莎
机构
河海大学水利水电学院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2013年第8期109-111,98,共4页
基金
新世纪优秀人才支持计划基金资助项目(NCET-11-0628)
国家自然科学基金资助重点项目(51139001)
文摘
针对拱坝坝肩抗力体是坝体的重要受力部位,应用结合逐步回归分析方法的BP神经网络构建监测模型,以提高BP神经网络的泛化能力和模型的预测准度和精度,利用C语言编程训练,成功完成了预测,且传统模型预测数据的残差平方和大于改进后的残差平方和。实例分析结果表明,该监测模型可行、有效,并具有通用性。
关键词
坝肩抗力体变形
大
坝
变形
监测
监测模型
BP神经网络
逐步回归
Keywords
deformation of abutment resistance body
deformation monitoring of dam
monitoring model
BP neural network
stepwise regression
分类号
TV698.11 [水利工程—水利水电工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于逐步回归-BP神经网络的大坝变形监测模型
戚丹
包腾飞
康业渊
柴丽莎
《水电能源科学》
北大核心
2013
8
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