水利科技与经济2024，Vol.30Issue(8) ：147-151.DOI:10.3969/j.issn.1006-7175.2024.08.031

基于神经网络组合模型的大坝变形预测研究

刘开敏
水利科技与经济2024，Vol.30Issue(8) ：147-151.DOI:10.3969/j.issn.1006-7175.2024.08.031
✕
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据

基于神经网络组合模型的大坝变形预测研究

刘开敏1
扫码查看

作者信息

  • 1. 岑巩县水务局,贵州 岑巩 557801
  • 折叠

摘要

大坝变形对坝体的稳定性和安全性有着重要影响,在多种环境影响下,大坝变形呈现出非稳定性和非线性的特点.为了精准预测大坝变形,研究提出LDM-BRF神经网络组合模型,并将大坝变形实测值和常见的网络模型预测结果进行对比.结果表明,LDM-BRF神经网络模型得出的大坝变形预测结果的均方根误差、平均绝对误差百分比、平均绝对误差低于另外两种模型;LDM-BRF神经网络组合模型得出的大坝变形预测值与实际监测值较为接近,预测效果较好,可进行应用推广.

关键词

大坝变形/LDM-BRF神经网络组合模型/BP神经网络模型/预测精度

引用本文复制引用

出版年

2024
水利科技与经济
哈尔滨市水务科学研究院 哈尔滨市水利规划设计研究院 哈尔滨市水利学会

水利科技与经济

影响因子：0.274
ISSN：1006-7175
段落导航相关论文