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云南省水富县小城镇发展的动因和对策研究
1
作者
王舒宇
《云南财经大学学报》
2006年第5期83-87,共5页
对云南省昭通市水富县的城镇化的现状进行调查分析,从内因和外因两个方面研究了水富县小城镇发展的动力机制,提出水富县加快小城镇发展的战略选择和措施。
关键词
城镇化
云南省水富县
小城镇发展
动力机制
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职称材料
基于人工蜂群算法与Elman神经网络的大坝变形监控模型
被引量：
11
2
作者
李鹏鹏
苏怀智
+1 位作者
郭芝韵
钱秋培
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2017年第3期104-108,共5页
针对Elman神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极小等问题,建立了人工蜂群算法(ABC)与Elman神经网络组合的大坝变形监控模型。应用于某混凝土重力坝的结果表明,单纯Elman神经网络建模方法预测的相对误差和标准差分别为3.50%和0.131,ABC-El...
针对Elman神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极小等问题,建立了人工蜂群算法(ABC)与Elman神经网络组合的大坝变形监控模型。应用于某混凝土重力坝的结果表明,单纯Elman神经网络建模方法预测的相对误差和标准差分别为3.50%和0.131,ABC-Elman(人工蜂群算法与Elman神经网络)模型预测的相对误差和标准差分别为1.98%和0.063。从各影响因子对大坝变形的贡献上看,水压分量占27.9%,温度分量占62.3%,时效分量占9.8%。ABC-Elman模型在建模效率、预测精度等方面均有一定的优势,较适合于大坝变形的建模分析,并可推广于大坝渗流、应力等监控模型中。
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关键词
大坝变形
监控模型
ELMAN神经网络
人工蜂群算法
金沙江水电基地
云南省
昭通市
水富县
大坝安全
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职称材料
题名
云南省水富县小城镇发展的动因和对策研究
1
作者
王舒宇
机构
云南省科技厅政策法规与体制改革处
出处
《云南财经大学学报》
2006年第5期83-87,共5页
文摘
对云南省昭通市水富县的城镇化的现状进行调查分析,从内因和外因两个方面研究了水富县小城镇发展的动力机制,提出水富县加快小城镇发展的战略选择和措施。
关键词
城镇化
云南省水富县
小城镇发展
动力机制
Keywords
Urbanization
Fushui County of Yunnan
Development of Small Towns
Dynamical Mechanism
分类号
F127 [经济管理—世界经济]
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职称材料
题名
基于人工蜂群算法与Elman神经网络的大坝变形监控模型
被引量：
11
2
作者
李鹏鹏
苏怀智
郭芝韵
钱秋培
机构
河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
河海大学水利水电学院
出处
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2017年第3期104-108,共5页
基金
国家自然科学基金(51579083
51479054
41323001)
文摘
针对Elman神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极小等问题,建立了人工蜂群算法(ABC)与Elman神经网络组合的大坝变形监控模型。应用于某混凝土重力坝的结果表明,单纯Elman神经网络建模方法预测的相对误差和标准差分别为3.50%和0.131,ABC-Elman(人工蜂群算法与Elman神经网络)模型预测的相对误差和标准差分别为1.98%和0.063。从各影响因子对大坝变形的贡献上看,水压分量占27.9%,温度分量占62.3%,时效分量占9.8%。ABC-Elman模型在建模效率、预测精度等方面均有一定的优势,较适合于大坝变形的建模分析,并可推广于大坝渗流、应力等监控模型中。
关键词
大坝变形
监控模型
ELMAN神经网络
人工蜂群算法
金沙江水电基地
云南省
昭通市
水富县
大坝安全
Keywords
dam deformation
monitoring model
Elman neural network
artificial bee colony algorithm
Jinsha River hydropower base
Yunnan Shuifu County
dam safety
分类号
TV [水利工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
云南省水富县小城镇发展的动因和对策研究
王舒宇
《云南财经大学学报》
2006
0
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职称材料
2
基于人工蜂群算法与Elman神经网络的大坝变形监控模型
李鹏鹏
苏怀智
郭芝韵
钱秋培
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2017
11
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职称材料
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参考文献
引证文献
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