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GRNN神经网络在坝基渗流预测中的应用

         

摘要

人工神经网络在大坝监测资料分析及预测中应用效果良好,而广义回归神经网络具有柔性网络结构、很强的非线性映射能力及高度的容错性,非常适合解决非线性问题.实例分析结果表明:与BP神经网络相比,广义回归神经网络在预测能力及学习速度上具有明显优势,且样本较少时其预测效果也较好.

著录项

  • 来源
    《人民黄河》 |2012年第10期|118-119123|共3页
  • 作者单位

    河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098;

    河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,江苏南京210098;

    河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098;

    河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,江苏南京210098;

    江苏省水利勘测设计研究院有限公司,江苏扬州225009;

    河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098;

    河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,江苏南京210098;

    河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098;

    河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,江苏南京210098;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 渗流理论;
  • 关键词

    广义回归神经网络; 渗流预测; BP神经网络; 坝基渗流;

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