基于遗传神经网络的渗流实时预报方法研究
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论文类型：会议论文
发表时间：2007-10-01
页面范围：147-150
关键字：渗流;实时预报;遗传算法;人工神经网络
摘要：考虑渗流的主要影响因子,运用遗传神经网络建立了大坝渗流实时预报模型.该模型具有再学习能力,在应用过程中,可以用新的观测资料对模型不断地进行学习训练,且随着样本的积累,模型预报精度不断提高,预报速度很快,因而完全满足实时预报的需要.利用该模型对丰满大坝横向扬压力进行了建模预报,预报值与实测值基本吻合,预测精度高,证明该方法用于大坝渗流实时预报的有效性和实用性.