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基于熵权法的组合模型在大坝渗流预测中的应用
被引量:
11
1
作者
孙培学
赵坤鹏
《水电能源科学》
北大核心
2013年第12期70-73,共4页
针对大坝安全监控中单一预测模型预测精度较低的问题,基于多元线性回归预测模型和BP神经网络模型,应用熵原理提出一种新的线性组合预测模型,并结合某大坝渗透压力实际观测资料对该组合预测模型进行实用性检验。结果表明,短期内三种模型...
针对大坝安全监控中单一预测模型预测精度较低的问题,基于多元线性回归预测模型和BP神经网络模型,应用熵原理提出一种新的线性组合预测模型,并结合某大坝渗透压力实际观测资料对该组合预测模型进行实用性检验。结果表明,短期内三种模型均具有较高的预测精度,但预测长度增加后,该组合预测模型预测精度更高。
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关键词
多元线性回归
BP神经网络
组合模型
熵权法
渗透压力预测
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职称材料
题名
基于熵权法的组合模型在大坝渗流预测中的应用
被引量:
11
1
作者
孙培学
赵坤鹏
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12期70-73,共4页
基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(51209077)
国家自然科学基金资助项目(51179066)
文摘
针对大坝安全监控中单一预测模型预测精度较低的问题,基于多元线性回归预测模型和BP神经网络模型,应用熵原理提出一种新的线性组合预测模型,并结合某大坝渗透压力实际观测资料对该组合预测模型进行实用性检验。结果表明,短期内三种模型均具有较高的预测精度,但预测长度增加后,该组合预测模型预测精度更高。
关键词
多元线性回归
BP神经网络
组合模型
熵权法
渗透压力预测
Keywords
multiple linear regression BP neural network
combination model
entropy method
seepage pressure fore-casting
分类号
TV698.1 [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
基于熵权法的组合模型在大坝渗流预测中的应用
孙培学
赵坤鹏
《水电能源科学》
北大核心
2013
11
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