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基于GA-BP的大坝渗透系数多目标反演分析方法
被引量：
13
1
作者
唐少龙
熊威
+3 位作者
万小强
罗梓茗
万思源
汪庆
《中国农村水利水电》
北大核心
2020年第9期213-216,共4页
渗透系数是进行工程渗流计算分析的重要参数,针对渗透系数多目标反演问题,构建渗透系数与测点压力水头为训练样本,采用BP神经网络对大坝渗透系数进行反演;针对BP神经网络收敛速度慢、泛化能力差的缺点,通过遗传算法对BP神经网络权值、...
渗透系数是进行工程渗流计算分析的重要参数,针对渗透系数多目标反演问题,构建渗透系数与测点压力水头为训练样本,采用BP神经网络对大坝渗透系数进行反演;针对BP神经网络收敛速度慢、泛化能力差的缺点,通过遗传算法对BP神经网络权值、阈值进行优化,最终形成GA-BP神经网络多目标渗透系数反演模型,并进行实例验证。结果表明:基于GA-BP神经网络反演所得渗透系数用于渗流分析所得观测点压力水头与实测值相对误差最大为3.6%,结果合理可信,并且在收敛速度和精度上优于传统BP人工神经网络。
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关键词
GA-BP人工神经网络
GA遗传算法
多目标反演分析
正交设计
渗透系数
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职称材料
题名
基于GA-BP的大坝渗透系数多目标反演分析方法
被引量：
13
1
作者
唐少龙
熊威
万小强
罗梓茗
万思源
汪庆
机构
江西省水利科学研究院
出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2020年第9期213-216,共4页
基金
江西省重点研发计划项目(20181BBG78004)
江西省水利厅科技项目(201820ZDKJ12)。
文摘
渗透系数是进行工程渗流计算分析的重要参数,针对渗透系数多目标反演问题,构建渗透系数与测点压力水头为训练样本,采用BP神经网络对大坝渗透系数进行反演;针对BP神经网络收敛速度慢、泛化能力差的缺点,通过遗传算法对BP神经网络权值、阈值进行优化,最终形成GA-BP神经网络多目标渗透系数反演模型,并进行实例验证。结果表明:基于GA-BP神经网络反演所得渗透系数用于渗流分析所得观测点压力水头与实测值相对误差最大为3.6%,结果合理可信,并且在收敛速度和精度上优于传统BP人工神经网络。
关键词
GA-BP人工神经网络
GA遗传算法
多目标反演分析
正交设计
渗透系数
Keywords
GA-BP artificial neural network
GA genetic algorithm
multi-objective inversion analysis
orthogonal design
permeability coefficient
分类号
TV139.14 [水利工程—水力学及河流动力学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GA-BP的大坝渗透系数多目标反演分析方法
唐少龙
熊威
万小强
罗梓茗
万思源
汪庆
《中国农村水利水电》
北大核心
2020
13
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参考文献
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