基于神经网络组合模型的大坝变形预测研究

扫码查看

原文链接

NETL
NSTL
万方数据

中文摘要：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.

作者：

刘开敏

展开 >

作者单位：

岑巩县水务局,贵州岑巩 557801

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

出版年：

2024

DOI：

10.3969/j.issn.1006-7175.2024.08.031

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

年,卷(期)：2024.30(8)